R语言在统计中的应用有哪些?

Python011

R语言在统计中的应用有哪些?,第1张

R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包,具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能,R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。 这些函数将R向量作为输入和参数,并给出结果。

模式是一组数据中出现次数最多的值。 Unike平均值和中位数,模式可以同时包含数字和字符数据。

R语言没有标准的内置函数来计算模式。 因此,我们创建一个用户函数来计算R语言中的数据集的模式。该函数将向量作为输入,并将模式值作为输出。

首先声明,用R来处理字符串数据并不是一个很好的选择,还是推荐使用Perl或者Python等语言。不过R本身除了提供了一些常用的字符串处理函数,也对正则表达式有了一定的支持,具体各个函数的使用方法还是要参考R的帮助文档。sub()与gsub()使用正则表达式对字符串进行替换。grep()、regexpr()、gregexpr()都是用于正则表达式的匹配,只是返回的结果格式有些不同。几个函数的使用格式如下:grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, extended = TRUE,perl = FALSE, value = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE)regexpr(pattern, text, ignore.case = FALSE, extended = TRUE,perl = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE)gregexpr(pattern, text, ignore.case = FALSE, extended = TRUE,perl = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE)sub(pattern, replacement, x,ignore.case = FALSE, extended = TRUE, perl = FALSE,fixed = FALSE, useBytes = FALSE)gsub(pattern, replacement, x,ignore.case = FALSE, extended = TRUE, perl = FALSE,fixed = FALSE, useBytes = FALSE)其中参数pattern表示用于匹配的正则表达式模式;参数x和text表示用于搜索的字符串向量;参数ignore.case为FALSE时,表示模式匹配是对字母的大小写敏感;参数VALUE也是一个逻辑变量,若为FALSE,grep函数会返回一个由匹配元素所在的位置组成的向量,若为TRUE,则返回由匹配元素本身组成的向量;参数replacement只在函数sub和gsub中出现,用于进行替换,如果fixed=FALSE,可通过\1,...,\9来回溯引用匹配模式中由括号括起来的子表达式。如果参数perl=TRUE,还可以通过\U或\L将匹配字符转换成大写或小写。一些示例代码:>grep("[a-z]", letters)[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24[25] 25 26#参数value的使用>grep("[a-z]", letters,value=TRUE)[1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r"[19] "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"#将字符串的首字母转换为大写>gsub("^(\\w)", "\\U\\1", "a test of capitalizing", perl=TRUE)[1] "A test of capitalizing"#将字符串中每个单词的首字母转换为大写>gsub("\\b(\\w)", "\\U\\1", "a test of capitalizing", perl=TRUE)[1] "A Test Of Capitalizing"#对电子邮件地址进行匹配为例,用一个正则表达式来匹配电子邮件地址是一项很常见的任务。>text<-c("[email protected]","[email protected]","[email protected]","[email protected]","[email protected]")>text[1] "[email protected]" "[email protected]" "[email protected]"[4] "[email protected]" "[email protected]">grep("(\\w+\\.)*\\w+@(\\w+\\.)+[a-zA-Z]+",text)[1] 1 3 5