显示工作路径 getwd() 向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 表格在R语言中叫数据框 要理解其中的命令、函数的意思!...标量和向量的区分： 元素指的是数字或者字符串（用chr表示）等，根据它可以区分两个词： 1）标量：一个元素组成的变量 2）向量：多个元素组成的变量 图片赋值就是赋予这个变量一个数值（其实也不一定是数值，...用以下命令即可获得示例数据框：X<-read.csv('doudou.txt') 图片 2）设置行名和列名 X在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量...#再次使用RData时的加载命令 5）提取元素 X[x,y]#第x行第y列 X[x,]#第x行 X[,y]#第y列 -X[y] #也是第y列 X[a:b]#第a列到第b列 X[c(a,b)]#第a列和第...b列 X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）6）直接使用数据框中的变量！！！！！！
我们可以使用displot函数创建直方图，kde图，ecdf图和rugplots。 直方图将数值变量的取值范围划分为离散的容器，并计算每个容器中的数据点(即行)的数量。...Catplot 使用catplot函数创建分类图，如箱形图、条形图、带状图、小提琴图等。总共有8个不同的分类图可以使用catplot函数生成。 箱形图用中位数和四分位数表示变量的分布。...“width”参数调整框的宽度。 以下是箱形图的结构: ? 中位数是所有点都排序后的中间点。Q1(第一或下四分位数)是下半部分的中位数，Q3(第三或上四分位数)是上半部分的中位数。...我们还可以创建一个条形图来检查不同产品线的单价。与使用方框不同，条形图用一个点表示每个数据点。因此，它就像数字和分类变量的散点图。 让我们为branch和total列创建一个条形图。...catplot功能下的另一种类型是小提琴图。这是一种plto和kde的组合。因此，它提供了一个变量分布的概述。 例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。
箱线图 箱线图（又称为盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小数、下四分位数、中位数（第50百分数）、上四分位数（第75百分数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。...并列箱线图进行跨组比较： 箱线图可以展示单个变量或分组变量，使用格式； boxplot（formula，data=dataframe） 其中formula是公式，dataframe是代表数据的数据框，...小提琴图基本上是核密度图以镜像方式在箱线图上的添加。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须，外部形状即核密度估计。...可以使用dotchart()函数创建点图，格式为: dotchart(x,laberls=) 其中的x是一个数值向量，而labels是由每个点的标签组成的向量。...一个字符型向量(color)被添加到到了数据框 x中，根据cyl的值，它所含的值为"red"、"blue"或"darkgreen“，此外，各数据点的标签取自数据框的行名（车辆型号），数据点根据气缸数量进行分组
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。...对于数值型变量，如 age、lwt、plt、ftv 和 bwt，函数 summary( )给出最小值、下四分位数、中位数、均值、上四分位数和最大值；对于分类变量，如 low、race、smoke、ht...epiDisplay 包的函数 summ( )作用于数据框可以得到另一种格式的汇总输出，它将变量按行排列，把最小值和最大值放在最后两列以方便查看数据的全距。...( )同时计算数据框中多个变量的指定统计量。...例如，计算数据框 cont.vars 中各个变量的样本标准差： sapply(cont.vars, sd) 基本包中没有提供计算偏度和峰度的函数，我们可以根据公式自己计算，也可以调用其他包里的函数计算，
以上结果表明，许多变量（例如发动机燃料类型，发动机HP，发动机汽缸，门数和市场类型）在数据中缺少值。 我们可以通过另一种方法检查数据类型： ? 打印数据集的列 ?...由于列的名称很长，让我们重命名它们。 重命名列 ? 删除列 ? 删除数据框不需要的列。数据中的所有列不一定都相关。在这个数据中，受欢迎程度、门的数量、车辆大小等列不太相关。...所以从数据集中删除这些变量。 缺失值： ? 上述结果表明，在12个变量中，Fuel_type、HP和cylinder这3个变量有缺失值。 让我们检查一下列中缺失数据的百分比 ?...我们将使用matplotlib和seaborn一起可视化一些变量 直方图（分布图） 直方图用于显示数值变量的形状和分布。对于类别变量，它显示变量中存在的类别计数。 ? ?...箱线图使用四分位数描述变量分布。它也被称为盒须图。 ? ? ? 以上所有箱线图显示，price和c_mpg变量中存在许多异常值。在Cylinders变量中，只有4个观测值是异常值。
6.4核密度图 核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。绘制密度图的方法（不叠加到另一幅图上方）为： plot(density(x)) 其中的x是一个数值型向量。...6.5箱线图 箱线图（又称盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小值、下四分位数（第25百分 位数）、中位数（第50百分位数）、上四分位数（第75百分位数）以及最大值，描述了连续型变量 的分布。...箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上 四分位数与下四分位数的差值）的观测。...使用格式为: boxplot(formula，data=data framel) 其中的formula是一个公式，dataframe代表提供数据的数据框（或列表）。...你可以使用dotchart()函数创建点图，格式为：dotchart(x,labels=)其中的x是一个数值向量，而labels则是由每个点的标签组成的向量。
让我们首先导入今天要使用的库，然后将数据集读入数据框，并查看数据框的前5行，以熟悉数据。...现在让我们看看如何在Python中实现这个概念。我们将使用“value_counts”方法来查看数据框中每个不同变量值发生的次数。...问题1： 数据框中存在多少个空值，以及在哪些列中？...数值总结 在本节中，我们将更多地关注定量变量，并探讨总结此类列的方法。一种简单的方法是使用“describe”方法。让我们在下一个示例中看看它是如何工作的。...问题4： 使用“describe”方法创建数据集的“alcohol”列的数值总结。
：数值、日期、字符、逻辑 字符型变量：别名、数值拆分 数值型变量：数值分段（创建级） 创建：新变量（创建计算字段）、数据组 隐藏数据列 1.3 重复测量数据的记录方式 宽型：每一个个体被记录为一个Case...代表所有度量变量的集合 度量：对应连续变量，在图表中呈现为原始信息或汇总信息 数值变量默认设为度量 强行将字符串变量拖动为度量 记录数：代表符合筛选条件的案例数量 度量值：代表相应度量的汇总数值，常与度量名称联合使用...3.3 单个-数值变量 直方图 对数值进行分组频数汇总，呈现整个取值区间上的数据分布特征。 Tableau是通过对原始数据生成分段变量（数据图）来实现。 箱图 使用百分位数体系刻画整个取值区间。...箱体最中间的粗线为P50（中位数），方框上下界为P75和P25（四分位数）。 数据用散点的方式表示。...与四分位数（即方框上下界）的距离超过1.5倍四分位间距（即方框长度）的都会被定义为离群值，相应的界限在图中以线段表示。 所有数值均未超界时，该线段就是最大/最小值。
数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。...在关节研究中，变量Improved记录了对每位接受了安慰剂或药物治疗的病人的治疗结果： > library(vcd) 载入需要的程辑包：grid > library(grid) > counts <-...（所以在此也不详述了） 饼图可以由下面函数创建： pie(x, labels) 直方图 直方图展示了连续型变量的分布。可以使用如下函数创建直方图： hist(x) x是一个由数据值组成的数值向量。...它通过绘制连续变量的五数总括——最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值来描述连续型变量的分布。...箱线图能够显示出可能为离群点的观测（范围正负1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，上四分位数与下四分位数之间的差值）。
在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。...在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。...打如图2-1开频率对话框。将我们要分析的数值变量Apoba1选入到变量对话框中。 选择统计量，按照图2-2中勾选四分位数选项，其他选项按照自己需要勾选，然后点击图2-1中的确定按钮，开始运算。...在图2-3中可以读取我们的四分位数 值。图中百分数表示的是对该变量做的四分位数的百分比，25表示前25%的，50表示前50%的，75表示前75%的。...如图2-5所示，在”因变量”中选入刚才我们输入的四分位数分类变量，在因子中输入分类变量ICAS（这里一定是分类变量，可以是一个也可以是多个），在“协变量”中输入数值变量如年龄（这里一定是数值变量， 可以是一个也可以是多个
data(iris) #本文使用iris示例数据集。 2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...arrange(iris,Sepal.Length) # 将数据按照Sepal.Length升序排序 5）变量变换/重构 mulate()函数可以数据拓展，也可以在保留原变量的基础上增加变量，进行数据处理...)) 利用概述函数概括数据，输入数值向量而返回单一数值： first 向量的第一个值。...last 向量的最后一个值。 IQR 向量的IQR（四分位距） 。...Min ；Max Mean ；Median ；Var ；Sd等 summarise(iris, max(Petal.Width), first(Sepal.Width)) #返回数据框中变量的最大值及第一四分位值
即使基础数据相似，小样本量时分布和四分位数也可能有显著差异。分布和四分位数只有在样本量较大时才具有实际意义。我曾进行过一项实验，多次从同一个正态分布中抽取样本，并计算每个样本的四分位数。...我发现只有当样本量超过50时，四分位数才会趋于稳定。 3. 对单向数据采用双向色阶 这是一种真正的数据可视化误区，而且这种情况相当普遍。 颜色渐变看起来很美观，但我们在使用时需要格外谨慎。...但是，为了让热图发挥其作用，我们必须考虑行和列的排序问题。 5. 在未考虑行和列重排的情况下创建热图 热图在科学出版物中十分普遍，在组学领域的论文里尤其如此。...但至少考虑对行和列进行重排是一个非常好的做法。 6. 未审视异常值的情况下创建热图 热图中的异常值可能会极大地影响我们对可视化的理解和解释。这一点在所有使用颜色来展示数值数据的图表中都是通用的。...在多因素实验中，响应变量的范围在不同因素层面之间有时会有显著变化。 这个假设性实验在两个组别（对照组与实验组）中测量了3种化合物。
它显示了连续型变量age的最小值、最大值、均值和各四分位数，并显示了类别型变量diabetes和status（各水平）的频数值。 列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。...具体步骤如下： (1) 创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致； (2) 针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。...在下例中，你将创建一个名为mydata的数据框，它含有三个变量：age（数值型）、gender（字符型）和weight（数值型）。然后你将调用文本编辑器，键入数据，最后保存结果。 ? ? ?...如果你不将其赋值到一个目标，你的所有修改将会全部丢失！ 在Windows上调用函数edit()的结果如图我已经自主添加了一些数据。单击列的标题，你就可以用编辑器修改变量名和变量类型（数值型、字符型）。...你还可以通过单击未使用列的标题来添加新的变量。编辑器关闭后，结果会保存到之前赋值的对象中（本例中为mydata）。
R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示： ⑴内容添加与修改 ①添加修改新变量...函数transform()可以在数据框中创建新变量，并使用其他变量进行赋值，如下所示： mydata=transform(mtcars, sums=gear+carb,...： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，...Cyl", ylab="Mpg") 箱型图中箱子的上下界分别为25%值和75%值（也即第一四分位数和第三四分位数），中间粗横线为中位数，触须伸出箱子的最大长度可以通过range参数来设置，默认为1.5...倍箱子高度（四分位数间距），设置add=T可以讲箱形图绘制在当前图像上。
通过这种方法，如果我们要得到第一列，Afghanistan的相关数据，我们该这样做： ? 有个窍门可以通过列名访问数据，那就是将原始数据框中的列名和which()方法一起使用。...记住，默认的，apply作用于列数据（在我们的例子里是国家列），而我们希望它作用于每一年。如此这样，我们需要在使用数据框之前颠倒它的行列位置，或传入参数axis=1。 ? ? 但是这样做过分简单了。...R 我们已经了解到在R中我们可以用max函数作用于数据框的列上以得到列的最大值。额外的，我们还可以用which.max来得到最大值的位置（等同于在Pandas中使用argmax）。...再一次我们可以在图上看到有三部分走势，开始部分缓慢地上升，接下来第二部分上升走势，最后一个尖起的峰值明显地不同于其它部分。 这次让我们跳过1.5倍的四分位间距部分，直接来到5倍四分位间距。...在R语言中，我们要采用不同的方法。我们将使用函数quantile()来得到四分位间距从而判断离群值的临界值。
在统计分析和可视化过程中，因子是非常重要的工具，确保分类变量在模型构建、假设检验（如卡方检验）以及各种回归分析和方差分析中得到正确处理。...使用 list() 函数可以创建列表，列表中的每个元素都可以独立访问和修改。例如，可以创建一个包含字符串、数值向量和逻辑矩阵的列表，这种结构有助于管理和操作多组不同性质的数据。...（六）数据框 数据框（data frame）是R语言中特别常用的数据结构，用于存储表格形式的数据。数据框中的每一列代表一个变量，可以是不同的数据类型（如数值、字符或逻辑值），每一行表示一个观测值。...数据框可以通过 data.frame() 函数创建，各列的长度必须相同。数据框类似于电子表格，是进行统计分析和数据可视化的基础工具，能够灵活处理包含不同类型变量的数据集。...对于向量，输出包括最小值、四分位数、中位数、均值和最大值等。例如，使用 summary(data) 可以查看向量data的相关统计指标。
数值几乎全部集中在（μ-3σ，μ+3σ）]区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.所以，凡是误差超过这个区间的就属于异常值，应予以剔除 def three_sidma(ser):# ser 为数据的列...（1）QL称为下四分位数，表示全部观察中四分之一的数据取值比它小 （2）QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大 （3）IQR称为四分位数间距，是上四分位数0与下四分位数则之差...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。 4....','青年','中年','中老年','老年']) 4.3 哑变量处理类别型数据 在Pandas中，可以使用get_dummies()函数对类别特征进行哑变量处理. 4.3.1 get_dummies
：所有企鹅的属性观察值：单个企鹅的所有属性tibbles：tidyverse的特殊数据框查看数据框：glimpse(penguins)（Console输出）View(penguins)（R自带交互框）palmerpenguins...::penguinglimpse(penguins)View(penguins)开始可视化使用ggplot()第一个参数：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性...，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图；boxplot-箱线图；point-点对于有缺失值的数据，散点图内没有显示，但有报错...&分类变量箱线图——一种用于描述分布的位置度量（百分位数）的视觉速记，也能识别潜在的异常值框上下界之间距离称为四分位距 （IQR），从分布的第 25 个百分位数延伸到第 75 个百分位数；中位数，框中间的一条线...)第二个图是通过在几何中设置 position = "fill" 创建的相对频率图，对于比较岛屿之间的物种分布更有用，因为它不受岛屿上企鹅数量不相等的影响。
[num,txt,raw] = xlsread(___) 还使用先前语法中的任何输入参数，在元胞数组 txt 中返回文本字段，在元胞数组 raw 中返回数值数据和文本数据。...xlsread 函数在元胞数组 txt 中返回文本字段、在元胞数组 raw 中返回数值和文本数据，并在数组 custom 中返回 processFcn 的第二个输出。...箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度。...上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值（忽略掉异常值）。有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”。四分位数一组数据按照从小到大顺序排列后，把该组数据四等分的数，称为四分位数。...第一四分位数 (Q1)、第二四分位数 (Q2，也叫“中位数”)和第三四分位数 (Q3)分别等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%、第50%和第75%的数字。
异常值是指明显偏离大多数抽样数据的数值，比如个人客户的年龄大于100时，通常认为该值为异常值。找出样本总体中的异常值，通常采用离群值检测的方法。...（1）第一种方法是单变量离群值检测，该方法的原理是通过求解单变量数值的第1个和第3个四分位数的值，将数值小于第1个四分位数和大于第3个四分位数的值定义为离群值。...图3.1 箱图表示的异常值 上述单变量离群值检测方法也可简单地应用到多变量的数据集上。下例中，我们简单地将该方法扩展到在二维数据框中检测离群值。...我们先分别在两列数据上进行离群值检测，再从检测出的离群值中抽取重叠的部分作为二位数据框的离群值点，在如3.2中用“+”表示离群值点。...图3.2 二维数据框的离群值检测结果 当然，我们可将变量x和y的离群值都作为整个数据框的离群值，如图3.3所示，离群值用“*”表示。
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