本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中，大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见，但要高效解决可不容易哦！
对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。
参考：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-type-date.html
> x2 <- Sys.Date() > class(x2) [1] "Date"
R语言有两种不同的OOP机制，分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object，其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军，所以本文就从S4 Object谈起，并在最后讨论一下古老的S3 Object。 那我们就开始吧！首先我们来设计一个时间序列类，在它的内部，需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下： setClass("TimeSeries", representation( dat
Suzy Moat and Tobias Preis Data Science Lab, Behavioural Science, Warwick Business School, The University of Warwick http://www.wbs.ac.uk/about/person/suzy-moat/ http://www.wbs.ac.uk/about/person/tobias-p
对于任何业务而言，基于时间进行分析都是至关重要的。库存量应该保持在多少？你希望商店的客流量是多少？多少人会乘坐飞机旅游？类似这样待解决的问题都是重要的时间序列问题。
本文系谷歌时发现，代码很好，注释全面，故先码过来，有需要的可以先学习。 #http://cran.r-project.org/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_introduction.html library(rmongodb) # Connecting R to MongoDB ------------------------------------------------- m=mongo.create() mongo.is.con
问题 你想知道包里有什么。 方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。 search() #> [1] ".GlobalEnv" "package:ellipse" #> [3] "package:Cairo" "package:grid" #> [5] "package:dplyr" "package:scales" #> [7] "package:Rmisc" "package:plyr" #>
在过去十年中，人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑，但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。
每一个单独的对象都可以被称为对应类的一个实例（instance）。操作指定类的函数称为方法（method）。
当导入数据时日期值通常以字符串的形式输入到R中，这时需要转化为以数值形式存储的日期变量。用as.Date()把文本转换为Date类型：其语法为as.Date(x,"input_format"),其中x是字符型数据，#input_format则给出了用于读入日期的适当格式
本文将跟大家分享如果在R语言中使用管道操作符优化代码，以及管道函数调用及传参的注意事项。 使用R语言处理数据或者分析，很多时候免不了要写连续输入输出的代码，按照传统书写方式或者习惯，初学者往往会引入一大堆中介变量，或者使用函数嵌套进行一次性输出。 以上两种方法虽然从结果上来看，同样可以达到我们预期的效果，但是无论是代码效率还是内存占用上都存在巨大劣势。 1、使用中介变量会使得内存开销成倍增长，特别是你的原始数据量非常大而内存又有限，在一个处理过程中引入太多中介对象，不仅代码冗余，内存也会迅速透支。 2、使用
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些，因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异，本身结构也较为复杂，在R语言和Python中，存在着不止一套方法来处理日期与时间，因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值。 本文针对R语言与Python中常用日期与时间函数进行简要对比介绍，力求简单明了，覆盖常用的处理方法。 R 在R语言中，涉及到日期与时间处理的函数主要有以下四套： as.Date()函数： POSIXt/POSIXct函数： chron包： lubridate包： 前两个是R语言的base包
经过研究表明，在旅行者的决策过程中，TripAdvisor（猫途鹰，全球旅游点评网）正变得越来越重要。然而，了解TripAdvisor评分与数千个评论文本中的每一个的细微差别是很有挑战性的。为了更彻底地了解酒店客人的评论是否会影响酒店的加班表现，我从TripAdvisor截取了一家酒店 – 希尔顿夏威夷度假村（Hilton Hawaiian Village）的所有英语评论 （Web抓取的细节和Python代码在文末）。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
RFM模型是市场营销和CRM客户管理中经常用到的探索性分析方法，透过模型深入挖掘客户行为背后的价值规律，进而更好地利用数据价值推动业务发展和客户管理。
最近正好在探索[[管中窥rpca(ReciprocalProject)]] 函数以及seurat 家族里其他函数的用法，借此机会来总结一下。
本文通过文本的挖掘，对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析
快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中，我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。
硬着头皮看完了S3。以我浅薄的认知来说，S3 挺没必要学的，大概了解下，会用就行了QAQ。
昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题：mean() 和 sum() / length() 哪一个更快？
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。 本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构
把“以字符格式存储”（chr）的时间日期数据解析成R中的时间日期（Date，POSIXct, POSIXlt...）格式是一项非常常见的工作。虽然有时候我们会发现有些任务不一定需要转换成日期格式就能完成，但是很多时候转化成日期格式是更安全的做法，而且会大大提高工作效率。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包（例如gdata，xlsx，xlsReadWrite）相比，readxl没有外部依赖性，因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
使用R读取txt文件直接使用read.table()方法进行读取即可，不需要加载额外的包。
格式： array(data=NA,dim=length(data),dimnames=NULL)
mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb 1 Mazda RX4” 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4\r\n”Mazda RX4 Wag” 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4\r\n”Datsun 710” 22.8 4
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Us
最近在复习python的科学计算，突然心血来潮，想看看R的数据处理和python的区别在哪，所以就有了这篇文章。 R语言简介 四十多年前， R 语言的始祖诞生了 ， John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ，用于快速地进行数据探索， 统计分析和可视化 。十几年后 , 新西兰奥克兰大学的 Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 在 S 语言的基础上发明了 R 语言 。 R 语言流淌着统计学的血液 ， 它内置了海量的统计函数 ，使用者可以利用其对数据进行快速交互分析 。
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Users/ad
**2018博客之星评选，如果喜欢我的文章，请投我一票，编号：No.009** [支持连接](https://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/85330758) ,万分感谢！！！
本文介绍了基于R语言的SparkR和基于Python的Spark-Python两个大数据平台的交互方式。主要内容包括：1.基于R语言的SparkR，支持R语言的所有统计函数和绘图功能；2.基于Python的Spark-Python，支持Python的多种数据处理和机器学习库；3.通过SparkR和Spark-Python交互，实现大数据的交互式分析。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
