R 常用函式 2

參考之前寫過一篇r語言常用函式，見 r | 常用函式-1 最近用到r語言分析相關資料，故繼續這篇推文，把另外一些常用的函式進行相關總結！

mode

(house$price)

df[

order
(df[,4
],decreasing=t)
,] ＃按照第4列降序排序
df[order
(df[
,'score'
],decreasing=f)
,] ＃按照score列公升序排序

paste(..

., sep =
" ", collapse =
null
)

判斷df[,1]中是否存在元素a:

a %

in% df[,1
]

df[,1

]= na

data[is

.na(
data)]
<-0
# 全域性
data[is
.na(
data$price),3
]<-0
# 按列
mer$行業 <
- na.fill(mer$行業, '其他行業』)
# na.fill函式

data

= na.omit(
data
)

house[which(

is.na(house)),
]

df_na <

- df[which(
is.na(df$trans)),
]

mer <

- mer[complete.cases(mer[,7
]),]
# 刪去商戶號的缺失值之後還剩下7179個

identical(sort(df1$merchant_no)

, sort(df2$merchant_no)
)# 判斷是否一樣 技巧：先排序

options(scipen=

200)
# 注：如果數值過大，在原始資料框裡進行修改 然後變換縱軸的漢字表示即可

df$card_no <

- str_trim(df$card_no, side = c(
"both"
,"left"
,"right"))
# 刪空格 而且是有空格就刪

r：先unique 然後算length

length(

unique
(p_trans$merchant_no)
)# 先unique然後length

df$card_no <

-format
(df$card_no,digits =
14)

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