Iretara 12-17 21:18
以例题的形式简述R语言基础知识
# 读取文件
setwd(" 文件链接的时候,用 / ")
install.packages(" readxl ")
library(readxl)
library (tidyverse)
hw1_a<- read_excel ("hw1_a.xlsx", col_types=c("numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric") )
hw1_b<- read_excel ("hw1_b.xlsx")
#读取csv
library(readr)
hw1_a<- read_csv ("/")
View(hw1_a)
# 描述型函数
hw1_a + hw1_b 表
#描述最小值,最大值,中值,均值,标准差
Str (hw1_a) #查看数据并指出各个 变量的形式
summary (hw1_a) #指出各个变量的形式, 最小值,最大值,中值,均值
library(psych)
describe (hw1_a) #比summary更简便的方法, 可以直接读取标准差等;但是,使用describe不可读取 NA值, 可以尝试使用 Hmisc包中 describe
描述型函数-R
# 连接
hw1_a %>% inner_join (hw1_b, by ="ID")
hw1_a %>% left_join (hw1_b, by ="ID")
hw1_a %>% right_join (hw1_b, by ="ID")
hw1_a %>% full_join (hw1_b, by ="ID")
inner_join<- inner_join (hw1_a,hw1_b, by =“ID”) #报告合并后的 总行数 ,178行
full_join<- full_join (hw1_a,hw1_b, by ="ID")
( nrow (full_join)) #报告合并后的 总行数 ,200行
> length (full_join$ID)
#找出各个列的 缺失值
i<-NA
a<-NA
for(i in 1:length(full_join[1,])){ a[i]<- sum(is.na( full_join[,i] ) ) }
paste("缺失值是",a)
#缺失值总数
sum(is.na(full_join))
#删除缺失值 na.omit()
full_join1=filter(full_join,!is.na(full_join[2]))
full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[3]))
full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[4]))
full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[5]))
full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[6]))
full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[7]))
full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[8]))
sum(is.na(full_join1))
找出Income中的 极端值 并滤掉对应行的数据
quantile (hw1_a$Income,c(0.025,0.975))
hw1_a2= filter (hw1_a,Income>14168.81 &Income<173030.92)
#使用dplyr进行数据转换
arrange()
>arrange (hw1_a,Income) #默认升序
>arrange(hw1_a, desc (Income)) #desc降序,NA排序一般最后
select()
>select (hw1_a, - (Years_at_Address:Income)) #不要变量
>rename (hw1_a, In_come=Income) #改名
>select(hw1_a,Income, exerything ()) #把Income放在前面
拓例题1:
library(nycflights13)
view(flights)
#counts
(1)
not_cancelled <- flights %>%
filter(! is.na(dep_delay), !is.na(arr_delay))
(2)
not_cancelled %>%
group_by (year,month,day) %>%
summarize (mean=mean(dep_delay))
(3)
delays <- not_cancelled %>%
group_by (tailnum) %>%
summarize (delay=mean(arr_delay))
ggplot (data=delays,mapping=aes(x= delay))+
geom_freqpoly (binwidth=10) #freqpoly
(4)
delays <- not_cancelled %>%
group_by(tailnum) %>%
summarize(delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE), n=n() ) #tailnum的次数
ggplot(data=delays,mapping=aes(x= n, y=delay))+
geom_point(alpha=1/10)
拓例题2:
#请按照价格的均值,产生新的变量price_new, 低于均值为“低价格”,高于均值为“高价格”。 同样对市场份额也是,产生变量marketshare_new, 数值为“低市场份额”和“高市场份额”
price=data1$price
pricebar=mean(price)
price_new= ifelse (price>pricebar,“高价格”,”低价格”)
marketshare=data1$marketshare
marketsharebar=mean(marketshare)
marketshare_new=ifelse(marketshare>marketsharebar ,“高市场份额”,”低市场份额”)
data1= mutate (data1,price_new,marketshare_new)
#可视化
#将Income 对数化
lninc<- log (hw1_a$Income)
#画出直方图和 density curve密度曲线
hist (lninc,prob=T)
lines ( density (lninc),col="blue")
# 添加额外变量 的办法,在 aes()中添加 样式 (color、size、alpha、shape)
ggplot(data=inner_join)+
geom_point(mapping = aes(x=Years_at_Employer,y= Income, alpha= Is_Default))
# 按照Is_Default 增加一个维度,使用明暗程度作为区分方式
ggplot(data=inner_join)+
geom_point(mapping = aes(x=Years_at_Employer,y= Income,
alpha=factor( Is_Default ) ))
#使用形状作为另外一种区分方式
ggplot(data=inner_join)+
geom_point(mapping = aes(x=Years_at_Employer,y= Income,
shape=factor( Is_Default)))
可视化-R
拓展:
#将 flight1 表和 weather1 表根据共同变量进行内连接,随机抽取 100000 行数据, 将生产的结果保存为 flight_weather。 (提示:sample_n()函数,不用重复抽取)
flight_weather <- inner_join(flight1, weather1) %>% sample_n(100000)
# 从 flight_weather表中对三个出发机场按照平均出发延误时间排降序,并将结果保留在 longest_delay表中。把结果展示出来
longest_delay<- flight_weather %>%
group_by(origin) %>%
summarize(delay=mean(dep_delay, na.rm=TRUE )) %>%
arrange(desc(delay))
#根据不同出发地(origin)在平行的 3 个图中画出风速 wind_speed(x 轴)和出发 延误时间 dep_delay(y 轴)的散点图。
ggplot(data= flight_weather) +
geom_point(mapping=aes(x=wind_speed,y=dep_delay))+
facet_grid(.~origin, nrow = 3 ) # 按照class分类,分成3行
#根据 flight_weather 表,画出每个月航班数的直方分布图,x 轴为月份,y 轴是每个 月份航班数所占的比例。
ggplot(data=flight_weather)+
geom_bar(mapping=aes(x=month, y=..prop .., group=1))
#根据 flight_weather 表,画出每个月航班距离的 boxplot 图,x 轴为月份,y 轴为 航行距离, 根据的航行距离的中位数从低到高对 x 轴的月份进行重新排序
ggplot(data=flight_weather)+
geom_boxplot(mapping=aes(x= reorder (month,distance,FUN=median),y=distance))
线性回归
# 以Income作为因变量,Years at Employer作为自变量,进行 OLS回归
m1<- lm (Income ~ Years_at_Employer,data=hw1_a)
#通过***判断显著性
summary (m1)
#画出拟合直线
ggplot(data= hw1_a)+
geom_point(aes(x=Income,y=Years_at_Employer))+
geom_abline(data= m1,col= "blue")
#证明拟合直线是最优的
b0=runif(20000,-5,5)
b1=runif(20000,-5,5)
d<-NA
sum<-NA
n<-1
while(n<=20000){
for(i in 1:24){
d[i]<-(hw1_a $ Income[i]-b0[n]-b1[n]*hw2$ Years_at_Employer[i])^2}
sum[n]<-sum(d)
n<-n+1
}
resi=m1$residuals
resi2=sum(resi^2)
check=sum(as.numeric(sum<resi2))
check
链接: http://www.bio-info-trainee.com/4385.html
我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。
需要掌握R内置数据集及R包数据集
鸢尾花(iris)数据集,包含150个鸢尾花的信息,共五列,分别为萼片长度(Sepal.Length)、萼片宽度(Sepal.Width)、花瓣长度(Petal.Length)、花瓣宽度(Petal.Width)和种类(Species)。前四列为定量数据,后一列种类为定性数据,是非连续的字符变量。
定量数据的集中趋势指标主要是:众数、分位数和平均数
定量数据的离散趋势指标主要是:极差,方差和标准差,标准分数,相对离散系数(变异系数),偏态系数与峰态系数
分组统计,最一开始是想将数据集分成三个数据框,重复之前函数,有几个方法:
或者不分开,之前对原数据集计算:
apply函数可以解决数据循环处理的问题,可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维),按行或列进行循环计算,对子元素进行迭代,并把子元素以参数形式给自定义的FUN函数中,并返回计算结果。
函数定义:
apply(X,MARGIN,FUN,...)
参数列表:
用来对list、data.frame进行循环,并返回和X长度同样的list结构作为结果集。
同lapply函数,多了2个参数simplify和USE.NAMES,返回值为向量,不是list对象。
类似sapply函数,提供了FUN.VALUE参数,用来控制返回值的行名。
类似sapply函数,第一个参数为FUN,可接受多个数据。
tapply函数用于分组的循环计算,相当于group by的操作。
函数定义:
tapply(X,INDEX,FUN,simplify,...)
参数列表:
只处理list类型数据,对list的每个元素进行递归遍历,如果list包括子元素则继续遍历。
R可以计算多种相关系数,包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数、偏相关系数、多分格相关系数、多系列相关系数。cor()函数可以计算前三种相关系数,cov()函数可以计算协方差。
数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。scale()函数可以完成标准化。
mtcars数据集是32辆汽车在11个指标上的数据。
airway包是8个样本的RNA-seq数据的counts矩阵,这8个样本分成2组,每组是4个样本,分别是 trt 和 untrt 组。
t检验是一种可用于比较的假设检验。
理解t检验:一个年纪共有好多学生,需要研究他们的平均身高。这时,这批学生是我们 要研究的对象 ,即 总体 。从这个年纪中每个班级随机挑选10名同学,这部分同学则为 样本 ,通过样本来对总体的某个统计特征(比如上面研究的平均值、众数、方差等)做判断的方法为 假设检验 。
一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设,检验调用格式为:
t.test( y ~ x, data )
其中y是一个数值型变量,x是一个二分变量。
t.test(y1,y2)
其中y1、y2为数值型向量。
现在还不能用自己的语言解释清楚,整合几篇写的比较详细的教程:
http://www.biye5u.com/article/R/2019/6399.html
https://www.jianshu.com/p/67be9b3806cd
统计这部分还是似懂非懂的状态,继续学习~
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