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独立于R语言的数据挖掘平台

独立于R语言的数据挖掘平台

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编辑: 温瑜
信息来源: 51CTO博客
更新日期: 2021-06-11 01:06:40
摘要

R语言自主数据挖掘平台,R语言可视化平台多个数据集,同一个代码实现可视化挖掘?R语言有强大的可视化功能,不在进行过多阐述,明确告诉大家是可以解决这个问题的。步骤如下:一、.数据读取1.读取和导入常用方法你第一步要解决的问题是将数据导进去对吧?先不提及需要搭建的平台,首要任务是得解决读取数据的功能吧!R语言中还有一些其他较为普遍的数据集读入方法,比如程序代码包,R文件,工作空间等。如下读取**install...

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r语言可视化平台

多数据集,一个代码实现可视化挖掘?

r语言有强大的可视化功能,不用过多的阐述就能解决这个问题。步骤如下:

一.数据读取

1.读取和导入常用方法

你首先要解决的问题是导入数据,对吗?不提要搭建的平台,首要任务就是解决读取数据的功能。

R语言还有一些其他常见的数据集读取方法,比如程序代码包、R文件、工作空间等等。内容如下

**install.packages()#安装包* *

**BoLitce() #安装包* *

* *库()#加载包* *

* *源代码# read r代码* *

**dget #读取r文件* *

* *加载#读取工作空间* *

2.读取xlsx中所有的sheet表格

#定义列表,使用List()函数主动定义,使用data.list[[i]]给文件数据赋值

data.list-list()

for (i in 1:2){

data . list[[I]]=read . xlsx(' M1 . xlsx ',I)

}

3.生成多个sheet表格

flie=list()

data file=paste(1:2,'。xlsx ',sep=' ')

for(i in 1:2){

flie[[I]]=paste(' c :/Users/long/Desktop/',data lie[I],sep=' ')

write.xlsx(data.list2[[i]],file)

}

4.读入文件夹下的数据文件

如何批量读取文件夹中的各种csv文件?第一步设置环境变量

路径-' c :/用户/长/桌面'

data - list.files(micepath,pattern='* '。csv$ ',全名=TRUE)

第二步:文件信息放入list中读取

文件=列表()

for (i in 1:2){

文件[i]=read.csv(数据[[i]],标题=F,1)

}

讲到这里,需要进行说明一下。当我们为了实现作业式提交的方法,将数据逐个提交到作业文件夹中,然后对数据进行读取,就可以进行该操作了,这能实现任何数据集的读取!可以避免不同文件名读取造成的问题,不需要每读取一次数据进行read.csv

二.数据可视化图像

1.包的介绍tidyverse是一组处理与可视化R包的集合,其中ggplot2与dplyr最广为人知。

核心包包含以下内容:ggplot2 - 可视化数据dplyr - 数据操作语法,可以用它解决大部分数据处理问题tidyr-清理数据

readr-读入表数据

提供一个完整和一致的工具集来增强r的函数式编程

可移植的下一代数据帧

Stringr提供一组处理字符数据的函数

为处理因素问题提供了有用的工具

set.seed(1234)

图书馆(tidyverse)

库(数据表)

n - 5

嵌套数据-

字母[1:5] %%

data.table(name=。) %%

mutate(size=runif(n=5,min=1,max=10)% round

,均值=runif(n=5,最小值=1,最大值=10)

,sd=runif(n=5,min=1,max=10)

) %%

突变(数据=

pmap(

列表(名称、大小、平均值、标准差)

,函数(名称、大小、平均值、sd){

data_frame(

var=r ORM(size * 100,均值,sd)

) %%

set _ names(名称)

}

)) %%

选择(名称、数据)

剩下的下次解释!

深入分析卡格尔竞赛的经典案例
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