例外是如果您使用其他语言（如C）直接访问R数据，但这超出了本课程的范围。相反，我们将考虑基本数据类型：数字，整数，逻辑和字符，以及称为“因子”的更高级数据类。...，它仍将执行此操作，但数据将转换为NA： as.numeric("H") ## Warning: NAs introduced by coercion ## [1] NA 上面我们试图将由双引号标识的“...字符”数据强制转换为无意义的数字数据，因此我们触发（“threw”）警告消息。...因此，当存储具有重复元素的字符串向量时，更有效地办法是将每个元素分配给整数并将向量存储为整数和附加的字符串与整数关联的表格中。因此，默认情况下，R将读取数据表的文本列作为因子。...例如，将两个因子结合在一起会将它们转换为数字形式，原始的字符串将丢失。
（`） （5）dec decimal用于指明数据文件中小数的小数点。 （6）numerals 字符串类型。用于指定文件中的数字转换为双精度数据时丢失精度的情况下如何进行转换。...()函数读取字符型数据时是否转换为因子型变量。...当其取值为FALSE时，该函数将把字符型数据转换为因子型数据，取值为TRUE时，仍将其保留为字符型数据。...其取值可以是逻辑值向量（必要时可以循环赋值），数值型向量或字符型向量，以控制哪些列不被转换为因子。...注意：可以通过设置参数 colClasses = "character"来阻止所有列转换为因子，包括数值型的列。 （10）na.strings 可选的用于表示缺失值的字符向量。
) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep（）找出所数据框中元素所在的列值（仅数据框中） 7、assign（）通过变量名的字符串来赋值 8、 split（）根据因子变量拆分数据框...8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame(matrix...、字符串处理函数 character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，format C：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分 charmatch...，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换 16、因子 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut...：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数 17、数学计算 +, -, *,
因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值...通常情况下，在创建数据框变量时，R隐式把数据类型为字符的列创建为因子，这是因为R会把文本类型默认为类别数据，并自动转换为因子。前面我们在讲数据框时，就有提到。...如果x不是字符向量，那么使用as.character(x)把x转换为字符向量，然后获取x向量的水平。x向量的取值跟levels有关。...在数据清理时，可能需要去掉与因子水平对应的数据，通常情况下，需要删除未使用的因子水平，可以使用droplevels函数，它接受因子或是数据框作为参数。...heights$gender <- droplevels(heights$gender) 5 把因子水平转换为字符串 在数据清理中，有时需要把因子转换为字符，通常情况下，使用as.character()
NA #当index不是因子时，可以用as.factor()把参数强制转换成因子 额外案例，实现excel中数据透视表的功能 #利用tapply实现类似于excel里的数据透视表的功能： > da...6 7 2009 NA 8 9 10 3、函数table（求因子出现的频数） 使用格式为： table(..., exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN),...., USE.NAMES = TRUE) X表示一个向量或者表达式对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list simplify 逻辑值或者字符串，如果可以，结果应该被简化为向量、矩阵或者高维数组...X 一个列表 classes 关于类名的字符向量，或者为any时则匹配任何类 deflt 默认结果，如果使用了how=”replace”，则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果 参考文献：...lapply中所要使用的函数，一定需要是输入为单一变量，输出为单一变量可以存至list中。
字符串处理 character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch...因子 factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表 split：按因子分组aggregate...数组 array：建立数组 matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵...rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名row/colnames...eval，expression：表达式计算system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示menu：选择菜单（字符列表菜单） 其它与函数有关的还有：delay，delete.response
='ignore') # 将时间字符串和bool类型强制转换为数字, 其他均转换为NaN pd.to_numeric(s, errors='coerce') # downcast 可以进一步转化为...int或者float pd.to_numeric(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单...比如，当我们遇到'[1,2,3]'这种情况的时候，我们实际想获取里面的列表，但是现在却是个字符串类型，我们可以使用eval函数将''这个外套直接去掉，去掉后自动转换成里面数据类型。...默认情况下，convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes，它可以对Series和DataFrame都直接使用。...如果convert_integer也为True，则如果可以将浮点数忠实地转换为整数，则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。 通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。
在进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是很重要的，否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。...NA Finite list of text values 不过在大多数情况下，无需担心是否应该尝试显式地将 pandas 类型强制为对应于 NumPy 类型。...所有值都被解释为 True，但最后一位客户的 Active 标志为 N，竟然也被转换为 True 了 所以，我们可以得到，astype() 的使用是有条件的，仅在以下情况下才有效： 数据是干净的，可以简单地转换为一个数字...将数值转换为字符串对象 如果数据有非数字字符或者不是同质的，那么 astype() 将不是类型转换的好选择。...python 的字符串函数去除“$”和“,”，然后将值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。
(Data)] 变量中给NA值赋值为0 apply（A，Margin，FUN，...）...labels设置返回因子向量的水平标签值，ordered_result为False生成的因子向量无大小意义，否则有大小意义 apply族函数 apply(A，MARGIN，FUN，...)...as.formula()——转换为一个R公式，是一个字符串 循环时的判断语句： ifelse(, 时，表示只使用MA过程对序列建模。...as.dendrogram（hclust（），hang=-1）——将hclust得到的对象强制转换为谱系图 plot（x，type=c（”rectangle“，”triangle“），
（windows安装安装路径不要出现中文，不然RStudio找不到R软件） 1、R中的数据结构 1.1向量，标量 1.2矩阵 1.3数组 1.4列表 1.5数据框 1.6因子 1.7时间序列 2、R语言基础...2.2变量的定义 R 语言的有效的变量名称由字母，数字以及点号 . 或下划线 _ 组成。 变量名称以字母或点开头。 ...3 > rep(0, 5) [1] 0 0 0 0 0 #重复数字0 5次 向量中常会用到NA和NULL，介绍与区别 NA代表的缺失，NULL代表的不存在 NA缺失就像占位符，代表这里没有一个值...（常用的对字符串操作的函数） > toupper("Hello R") #转换为大写 [1] "HELLO R" > tolower("Hello R") #转换为小写 [1] "hello r"...到结束 [1] "lievable" > as.numeric("24") #将字符串转化为数字 [1] 24 > as.character(12.34) #将数字转化为字符串 [1] "12.34
在不用变量赋值的情况下R平台里也可以直接进行数学运算，其运算符优先级与数学中一致。赋值为字符串时字符串需要添加引号。...a,b,c,sep=" ")将a、b、c粘贴为一个字符串，空格分割tolower()转换为小写，toupper()转换为大写substring()substring(a,1,3)返回字符对象a中第1到第...当向量含有缺失值时，若是计算向量的均值、方差等，需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数的使用方法可以使用?function来查询。...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型，一般为字符型；有序型变量表示一种顺序关系，例如癌症的早、中、晚期，虽然也可以用数字表示，但不是数值关系，没有比较的意义，也无法衡量不同阶段间的差别大小；连续性变量可以为两个值之间的任何值...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...to parse string 可以将无效值强制转换为NaN，如下所示： ?...所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...在这种情况下，设置参数： df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期...astype强制转换 如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。 示例如下： ? ?
'open-ended' questions (character) ” options(stringsAsFactors = F) ，通常处理df 数据开头会写上（R4.0前版本），使得R不会默认将字符串处理为因子...expression) > > expression [1] low high medium high low medium high Levels: high low medium 将向量转换为因子...Female 会指代给F # 这样的好处是在定义向量时不必完整的输入向量具体名称 # 直接在设定因子时定义即可。...、字符串、矩阵使用summary()。...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。
新画作整个分类过程 通过使用算法学习得到的线性模型，将新数据的铜含量（copper）和铅含量（lead）转换为它们的 log odds (或 logits)。...对于泰坦尼克号数据集，主要有以下三个处理步骤： 将 Survived, Sex, Pclass 三个变量转换为因子（factor）。...（feature selection） 2.2.1 转换为因子 （converting to factors） 每个变量都应该被视为一个因子，因为它们代表了在整个数据集中重复出现的不同情况之间的离散差异...mutate_at(.vars = fctrs, .funs = factor) %>% #将变量转换为因子 mutate(FamSize = SibSp + Parch) %>% #定义新的变量...第二种选择是使用一些算法来估计那些缺失值，用这些估计值替换 NA，并使用这个新数据集来训练模型。估计缺失值的方法有很多种，例如均值插补，也就是取缺失数据变量的均值，用它来替换缺失值。
谈谈你对于二者的看法 4.将一个变量强制转换为字符串，你能说几种方法？ 5.通常的两种转字符串的方法： String(a) 和 a+""。他们之间是否存在差异？...9.什么样的处理可以使得下面的代码输出为true？ ? 10.将一个变量强制转换为数字类型时，都进行了哪些操作？ 问题解答 1.下面的代码输出是什么？解释其原理。 ?...4.将一个变量强制转换为字符串，你能说几种方法？...此例重点是想提醒大家，每次的类型转换都会调用变量的valueOf()方法，应该尽量知道自己在做什么，才可以做类似这样的比较操作。 10.将一个变量强制转换为数字类型时，都进行了哪些操作？...将变量强制转换为数字遵循的是ToNumber操作。
sapply：与 lapply 类似，但它自动将结果转换为向量、矩阵或数组。 apply：用于对矩阵或数组的行、列或其他维度进行循环操作。...例如，下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数，将其转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") #...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组，可以使用 sapply 函数。它的基本语法与 lapply 类似，只是将 lapply 替换为 sapply 即可。...❞ 例如，下面的代码使用 sapply 函数将列表中的每个字符串转换为大写： # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中的每个字符串执行...6 9 例子 2：使用 apply 函数将矩阵转置 下面的代码使用 apply 函数将矩阵转置： # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数将矩阵转置
使用forcats处理因子 因子在 R 中用于处理分类变量。从历史上看，因子远比字符串更容易处理。因此，R 基础包中的很多函数都自动将字符串转换为因子。...准备工作 使用forcats包来处理因子，这个包提供了能够处理因子的工具，其中还包括了处理因子的大量辅助函数。...library(tidyverse) library(forcats) 创建因子 假设我们想要创建一个记录月份的变量： x1 <- c("Dec", "Apr", "Jan", "Mar") 使用字符串来记录月份有两个问题...在创建因子时，将水平设置为unique(x)，或者在创建因子后再对其使用fct_inorder()函数，也可以达到这个目的： f1 的那些水平，你可以使用以下代码来强制显示这些水平： ggplot(gss_cat, aes(race)) + geom_bar() + scale_x_discrete
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X， MARGIN， FUN， ...)....， simplify = TRUE， USE.NAMES = TRUE) X表示一个向量或者表达式对象，其余对象将被通过as.list强制转换为list simplify 逻辑值或者字符串，如果可以，...= TRUE) x 一个原子向量，典型的是一个向量 INDEX 因子列表，和x长度一样，元素将被通过as.factor强制转换为因子 simplify 若为FALSE，tapply将以列表形式返回阵列...、矩阵或者更高维阵列，详见sapply的simplify参数 USE.NAMES 逻辑值，如果第一个参数...已被命名，将使用这个字符向量作为名字 例： > mapply(rep， 1：4， 4：1)...X 一个列表 classes 关于类名的字符向量，或者为any时则匹配任何类 deflt 默认结果，如果使用了how=”replace”，则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果
n_neighbors=n_neighbors) return pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns) 编码 编码是将分类变量转换为可以提供给机器学习算法使用的格式的过程...一般包括 标签编码:为类别分配唯一的数字标签。 独热编码:将分类变量转换为二进制向量。 稀有编码:当一个分类变量有一些在数据集中很少出现的类别时，使用这种技术。...这些编码有助于将各种数据类型转换为数字格式，使机器学习模型能够提取模式并更准确地进行预测。 标签编码： 标签编码用于将分类数据转换为算法可以处理的数字格式。...当一个分类变量有一些在数据集中很少出现的类别时，使用这种技术可以防止过拟合，降低这些罕见类别给模型带来的噪声。 将不常见的类别分组:将不常见的类别合并到一个“其他”类别中。...= MinMaxScaler() df[columns] = scaler.fit_transform(df[columns]) return df 分箱 分箱是通过创建一组区间将连续变量转换为分类变量的过程
其实在这种情况下，'1' 已经不是原始类型了，而是被强制转换成了 String 类型也就是对象类型，所以可以调用 toString 函数。 除了会在必要的情况下强转类型以外，原始类型还有一些坑。...const b = a b.push(1) 当我们将变量赋值给另外一个变量时，复制的是原本变量的地址（指针），也就是说当前变量 b 存放的地址（指针）也是 #001，当我们进行数据修改的时候，就会修改存放在地址...首先我们要知道，在 JS 中类型转换只有三种情况，分别是： 转换为布尔值 转换为数字 转换为字符串 我们先来看一个类型转换表格，然后再进入正题 转Boolean 在条件判断时，除了 undefined，...，那么就会把另一方也转换为字符串 如果一方不是字符串或者数字，那么会将它转换为数字或者字符串 1 + '1' // '11' true + true // 2 4 + [1,2,3] // "41,2,3..." 如果你对于答案有疑问的话，请看解析： 对于第一行代码来说，触发特点一，所以将数字 1 转换为字符串，得到结果 '11' 对于第二行代码来说，触发特点二，所以将 true 转为数字 1 对于第三行代码来说
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