sum_and_mean = function(a,b){
sum = a+b
mean = (a+b)/2
return(list(sum = sum, mean = mean))
}
# 当我们call这个function的时候
sum_and_mean(2,4)$sum # 结果等于6
sum_and_mean(2,4)$mean # 结果等于3希望对你有帮助!
1、分析数据表:通过浏览“入库明细”表,我们可能看到入库明细表中,作为提取记录的条件零件号在A列。需要提取的记录,入库日期在H列、入库单号在O列、最后生产批号在L列、入库前库存数在Q列。为DC000496ZL的记录有5条(截图中的4条是指上面有4条)。
2、列出提取条件及项目:在sheet1中,将A列放置提取条件(即零件号)。在B、C、D、E列分别写上提取项目名称:入库日期、入库单号、最后生产批号、入库前库存数。
3、写公式:在最后入库日期项目下B2中输入公式:=MAX((入库明细!$A$2:$A$26=$A2)*(入库明细!$H$2:$H$26)),这是一个数组公式,请用三键确认(ctrl+shift+enter)。
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一、使用键盘的输入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、读入带有分隔符文本格式的数据
data<-read.table(文件,header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多选项的
file()gzfile(),bzfile(),等一些压缩文件以及url(http://,ftp://,smtp://)
例子:
默认的时候,字符串会自动使用factor转化为数值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid",stringsAsFactors=FALSE)
三、将xls文件导入到R中
(1)将xls变成csv的格式导入
(2)在Windows系统中,你也可以使用RODBC包来访问Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取网页并且提取信息
五、导入spss数据
library(Hmisc)
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、导入SAS数据
将sas格式的数据转换为csv格式的数据 然后用read.table()形式导入
七、导入关系型数据库的数据
R中有多种面向关系型数据库管理系统(DBMS)的接口,包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原生的数据库驱动来提供访问功能,另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问的。
(1)使用ODBC的方式导入数据