一、主要內容
建立新變數
修改資料
修改變數名
處理缺失值
資料排序
資料合併
資料篩選
抽樣二、r語言**
rm(list=ls())
gc()
manager
<- c(1,2,3,4,5)
date
<- c("10/24/08", "10/28/08", "10/1/08", "10/12/08", "5/1/09")
country
<- c("us", "us", "uk", "uk", "uk")
gender
<- c("m", "f", "f", "m", "f")
age<- c(32,45,25,39,99)
q1<- c(5,3,3,3,2)
q2<- c(4,5,5,3,2)
q3<- c(5,2,5,4,1)
q4<- c(5,5,5,na,2)
q5<- c(5,5,2,na,1)
leadership
<- data.frame(manager, date ,country, gender, age, q1,q2,q3,q4,q5, stringsasfactors=f)
############建立新變數
leadership
<- transform(leadership,meanx= (q1+q2+q3+q4+q5)/5)
############修改資料
leadership$age[leadership$age==99] <- na
leadership$agecat2 <- na
leadership
<- within(leadership,
)#####################修改變數名#################
library(plyr)
leadership
<- rename(leadership,c(manager="managerid", date="testdate"))
##################處理缺失值################
(leadership <- transform(leadership,meanx=rowmeans(leadership[6:10],na.rm=t)))
options(digits=3)###設定有效數字
###################資料排序###############
leadership[order(age),]
leadership[order(gender,age),]
leadership[order(gender,-age),]
####################資料合併###############
manager
<- c(1,2,3,4,5)
q6<- c(4,3,4,2,1)
leadership2
<- data.frame(manager,q6)
leadership2
merge(leadership,leadership2,by.x ="managerid",by.y = "manager")
######################資料篩選#############
leadership[,c(6:10)]
leadership[c("q1","q2","q3","q4","q5")]
myvars
<- paste("q",1:5,sep="")
(newdata <- leadership[myvars])
leadership[gender=='m' & age>30,]
subset(leadership, age>=35 | age<24, select=gender:q4)
#####################抽樣########################
leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=f),]
R 資料處理
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R語言日期資料處理
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R語言 資料處理 R語言資料變形melt用法
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