京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言—日常随笔
1.字符处理函数:paste()
需求:将字符向量中的字符串,用逗号隔开,合并为一句话。
> ##字符向量
> ls_1
[1] "天津" "上海" "安徽" "福建" "四川" "重庆" "陕西" "青海" "新疆"
> ##用逗号隔开字符串,并合并为一句话
> paste(ls_1, sep = "",collapse=",")
[1] "天津,上海,安徽,福建,四川,重庆,陕西,青海,新疆"
2.在数据整合过程中,数字转换为带百分号(%)的形式,使用的方法。
> paste(20.21,"%",sep="")
[1] "20.21%"
可以通过上面的方式实现将数字带上%号,但数字也就变成了字符串。
3.如果表格结构为三列,想根据其中两列对第三列数字进行汇总。可采用下面方法。
> ##生成案例数据
> names<-c("a","b","b","c","c")
> sex<-c("男","女","女","男","男")
> score<-c(1.56,1.78,1.82,1.32,1.21)
> man<-data.frame(names,sex,score)
> ##查看数据结构
> man
names sex score
1 a 男 1.56
2 b 女 1.78
3 b 女 1.82
4 c 男 1.32
5 c 男 1.21
> ##根据姓名与性别汇总成绩
> aggregate(man$score~man$names+man$sex,man,mean)
man$names man$sex man$score
1 a 男 1.560
2 c 男 1.265
3 b 女 1.800
4.字符串去空格
##将sd中的空格去除
> sd<-("as db ")
> gsub(" ","",sd)
[1] "asdb"
注:sub与gsub的区别在于sub只替换第一次发现的字符,而gsub是不计匹配到的次数,发现符合匹配都会被替换。
5.单列去重(unique)
> ##创造案例数据
> x <- c(3:5, 11:8, 8 + 0:5)
> ##查看数据样式
> x
[1] 3 4 5 11 10 9 8 8 9 10 11 12 13
> ##查看去重后效果
> unique(x)
[1] 3 4 5 11 10 9 8 12 13
2.ifelse语句返回值的特殊性
正常的ifelse语句格式为ifelse(判断条件,TRUE时执行,FALSE时执行)
学过编程语言的人不难理解,但在R中容易被误导。今天我遇到了一个情况。需求是判断一个字符向量的长度,如果大于0,返回向量所有内容,否则输出"没有"两个字。结果却只输出了1个元素。
代码如下:
> ##可以看出向量有值
> ls_1
[1] "天津" "上海" "安徽" "福建" "四川" "重庆" "陕西" "青海" "新疆"
> ##向量内有9个元素
> length(ls_1)
[1] 9
> ##进行判断
> ifelse(length(ls_1),ls_1,"没有")
[1] "天津"
> ##结果只显示了第一个元素,后来得知,判断条件有几个元素,就会返回ls_1向量的几个元素
> ##如果我想每次都全部现实,可以这样写
> ifelse(is.na(ls_1),"没有",ls_1)
[1] "天津" "上海" "安徽" "福建" "四川" "重庆" "陕西" "青海" "新疆"
总结:R语言的if判断语句,虽然大部分情况都是和其他编程语言一样使用,但在返回内容包含多个值时,需要注意返回结果是否正确。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15