《深入浅出数据分析》 R语言实用教程一年前的r语言笔记，和《深浅》一起学习，当时使用的版本是R i386 4.0.3
因为学了MySQL之后学了r，所以也有人用MySQL理解
1 .将包加载到基本处理目标：包-加载包-加载xlsx #并将数据源文件另存为其他xlsx
#创建对象并指定导入()导入表单的含义() ) ) ) ) ) ) ) ) )。
#语法：
表别名-导入保存在-read.xlsx(file='文件中的路径'，sheetIndex=n ) #数据表1 :
employees-read.xlsx (file=' c :/users/ying/desktop/123/123.xlsx '，sheetIndex=1) #employees )将此文件添加到
employees-read.CSV (文件=' c :/users/ying/desktop/123/31.CSV )，header==TRUE )这是一个CSV文件，在某些情况下，header
employees #直接显示表中的所有数据
print(employees ) #与上述等效
head(employees，n=10 ) #只打印前10条记录，相当于limit 10
另一方面，创建直方图的#hist(employees$received，breaks=50 ) hist :直方图函数#employees :指定对象为employees#$received
employees $ received (SD ) #sd:sd命令返回指定数据范围的标准偏差#summary (employees $ received ) # summary命令，最小值#min，1ssd
hist (员工$接收，阻止=175 ) #其他扩展：
#根据2007/2008年的数据制作直方图
hist (employees $ received [ employees $ year==2007 ]，breaks=50 ) hist ) employees $ received [ employees $ year===2000
hist (employees $ received [ employees $ gender==' f ' ]，breaks=50 ) hist ) employees $ received [ employees $ gender
部署$接收[部署$ negotiated==true ] (hist )， breaks=50 ) hist ) employees $ received [ employees $ nego yees ] breaks=50 ) summary (employees $ received [ employees $ )摘要) employees$received[employeees]散点图plot (employees $ requested [ employees $ negotiated==true ]，employees
cor (employees $ requested [ employees $ negotiated==true ]，employees $ received [ employees $ negotiated===true ] #
mylm-lm (接收[ negotiated==true ] ~请求[ negotiated==true ]，数据=employees ) myLm$coefficients #为分钟
知道#均方根误差也称为机会误差，在tableau中称为标准误差
#建立线性回归方程
> myLm <- lm(received[negotiated==TRUE]~requested[negotiated==TRUE],data=employees)#计算这条线性方程的均方根误差
#-----------------------方法一-----------------------------------
summary(myLm) #显示模型汇总，include 残差的汇总统计；还有其他统计值#-----------------------得到结果----------------------------------
Residuals: #残差统计量，如果1Q和3Q有大约相同的幅度，表示有较对称的钟形分布
Min 1Q Median 3Q Max
-13.5560 -0.5914 -0.0601 0.3879 16.9173
#---------------------------方法二-----------------------------
`summary(myLm)$sigma` #直接打印均方根误差#四、建立分区模型
#先自己找个分区的点，比如requested 10%为分界点
#创建两个分区相对应的新的线性模型对象
myLmBig <- lm(received[negotiated==TRUE & requested > 10]~requested[negotiated==TRUE & requested > 10],data=employees) myLmSmall <- lm(received[negotiated==TRUE & requested <= 10]~requested[negotiated==TRUE & requested <= 10],data=employees)#查看两个线性模型对象的汇总结果,可以全部复制再一次回车即可执行全部
summary(myLmSmall)$coefficientssummary(myLmSmall)$sigmasummary(myLmBig)$coefficientssummary(myLmBig)$sigma#四、创建有噪声的散点图
#首先是关系型数据表格之间的连接，使用Excel
#实现issue表和article表的连接
#求出R保存数据的位置，然后将文件放到该目录下
getwd()#读取指定文件夹位置的文件
dispatch <- read.csv("dispatch analysis.csv",header=TRUE)#查看一下刚刚导入的数据有没有问题：head(表格名字)
head(dispatch)#创建
plot(Sales~jitter(Artcle.count),data=dispatch) #plot创建散点图#jitter指令是在数字中添加噪音，使得数据相互分隔，以便在散点图上识别#最终获得以jitter(Artcle.count)为X轴，Sales为Y轴的散点图 五、创建栅栏图#导入数据
ahc <- read.csv("ahc.csv",header=TRUE)head(ahc)#加载lattice数据包，然后运行xyplot公式，绘制lattice散点图
#根据作者名称authorname，创建散点图
了解一下lattice数据包
lattice包是一个非常强大地高级绘图程序包，很容易实现单变量或多变量的数据可视化 # 生成的图形为栅栏图。
在一个或多个其它变量的条件下，栅栏图可展示某个变量的分布或与其他变量间的关系。 # lattice包提供了丰富的图形函数，可生成单变量图形 # (点图、核密度图、直方图、柱形图和箱线图)、 # 双变量图(散点图、带状图和平行箱线图)和多变量图形(三维图和散点图矩阵)。
#导入数据
getwd() #获得文件路径#读取数据，注意读取好之后不会返回结果
acac <- read.csv("1313.csv",header=TRUE)#查看数据
head(acac)#正则表达式指令,注意：他自己不会弹出结果
NewLastName <- sub("\(.*\)","",acac$LastName) #NewLastName：处理后的新字段名#sub(要替换的内容,替换成啥,表$该字段名) 替换函数，把带有"（）"和其中包括的所有字符替换成""##检查一下结果
head(NewLastName)#七、表格整理
#对数据进行排序
#语法：
#查看一下新表
head(acsorted,n=50)#去重操作
#STEP1:创建一个新的数据框架，显示唯一出现的记录
#STEP2:删除两个不需要的字段，这两个字段导致那些相同的记录变得不一样
#（如果不删除,就无法去重）
#使用unique函数删除重复的名字
#针对整个记录来对比的，一行的记录中全部字段都不同才会视为不同
#先查看一下结果，然后将结果写入新的CSV文件
head(acnameonly,n=50)write.csv(acnameonly,file="acnameonly.csv")