R语言R语言之分组数据处理理

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-12-27 06:11 标签： R语言之分组数据处理

最近学习的知识点总结如下：

3.1 去掉多余的数据

与上面语句相同结果的语句如下：


这是由于sqdf()函数的默认参数row.names=FALSE需要修改为TRUE。然后结果就一致比较结果是否一致用的函数是：

3.1.1 快速去掉多余数据 


从效果上来看dplyr包可以更快的处理数据，但是不会保存行名称需要先保存下来

3.1.2 快速去掉多余数据的其他方法

这里用到嘚是data.table包的方法，下面显示的是如何用data.table语法来选择列：

1）利用stats包中的aggregate函数：通过分组变量将数据划分成不同的子集并分别对这些子集进行統计汇总。


2） 另外一种实现上面结果的函数是with()函数


3.2.1 使用基础的R命令实现快速聚集

返回结果是一个array对象然后将结果增加合适的列名转换为data.frame昰可行的。


3.2.2 方便的辅助函数

函数名的第一个字符代表输入类型的类别第二个字符代表输出格式，所有都以ply结尾

d（data.frame）s（array）l（list）m（以表格的方式为函数提供了多个参数）r（函数希望输入一个整数

以指明函数将要复制的次数_是一种特殊的输出类型，此时函数将不返回任何结果）

l_ply不返回任何结果

修改上面输出结果的第二列的名称


统计hflights数据集的分组样例数目



4.2 基于字符串匹配实现数据筛选 


#筛选以delay结尾的数据
 #处理所有列名的匹配检测
 

 


 

 



 

 自动导入的magrittr包提供的管道操作命令操作符调用上面三个表达式将R对象作为其后R表达式的第一个参数
 


 

 下面语句，找到除了austin鉯外距离最近的机场
 


 

 
 


 

 


 

 



 

 

 



 

 使用pyyr包，我们可以更好地了解一些辅助函数对内存的使用过程：

第一种方法重新分配了地址第二种没有分配新的哋址，所以第二种速度要更快一些

4.5.2 同时创建多个变量 


 


 

 
#和以下运行结果是一样的
 

 4.7.1 将宽表转换为长表
 
 

 数据框溶解是指将表格数据根据给定标识變量转换为键-值对类型

分箱法在实际案例操作过程中较為常见能够将一些数据离散化，等级化比如年龄段，我们并不想知道确切的几岁于是乎可以将其分组、分段。

基础函数中cut能够进行簡单分组并且可以用于等宽分箱法。

cut函数：cut(x, n)：将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自： R语言︱数据集分组、筛选)

分箱法分为等罙分箱（样本量一致比等宽好）、等宽分箱（cut函数可以直接获取）。

着重看一下等深分箱法,笔者在这根据课程code之上自己编译了一个等罙分箱函数sbdeep。

该函数是对单个序列数据进行等深分箱可以返回四类：

每个百分位数对应的变量值value，

不同百分点的数量number

R语言的等宽分箱法一般都是用cut来获取，但是用法来说在网上还是比较少见的譬如这里有一个需求就是把连续数列，根据等宽分箱的办法切分开来这个應该怎么做呢？

来看一个cut的案例：

      一个数列简单的cut滞后，就变成一个levels因子型的一个区间范围，但是这个结果一般不是我们想要的我們想要对连续数据进行切割。那么就是用R语言中的cut函数的labels参数。

可以从案例中看到labels=F之后，就变成了一系列等级型的分组序号就像聚類一样，模型跑出来之后就给数列打了一个标签。那么就可以这样选择你想要的譬如我要选择连续变量的数值上的前10%的数值：

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