数据挖掘第二天

> c(2,5,6,2,9) 
[1] 2 5 6 2 9

> c("a","f","md","b")
[1] "a"  "f"  "md" "b" 

> 1:5
[1] 1 2 3 4 5

#X重复3次

> rep("x",time=3)
[ 1] "x" "x" "x"

#从3到21，没间隔3取一个数

> seq(from=3,to=21,by=3)
[1]  3  6  9 12 15 18 21

#生成随机数

> rnorm(n=3)
[1]  1.1570975 -0.6824982 -0.2357576

> paste0(rep("x",times=3),1:3)
[1] "x1" "x2" "x3"

1、赋值：规范的赋值符号为“<-";随意的写法"="

    > x = c(1,3,5,1) #随意的写法
    x <- c(1,3,5,1) #规范的赋值符号 Alt+减号

2、赋值+输出一起实现：用括号框住赋值或者赋值及输出写在一行，用分号区分

    (x<-c(1,2,3))

    [1] 1 2 3

     或者

     > x=c(1,2,3);x
     [1] 1 2  3

3、简单数学计算

    > x+1
    [1] 2 3 4

    > log(x)
    [1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123

    > sqrt(x)
    [1] 1.000000 1.414214 1.732051

4、根据某条件进行判断，生成逻辑值向量

    > x>3
    [1] FALSE FALSE FALSE

    > x==3
    [1] FALSE FALSE  TRUE

5、初级统计

    max(x) #最大值

    min(x) #最小值

    mean(x) #均值

    median(x) #中位数

    var(x) #方差

    sd(x) #标准差

    sum(x) #总和

    length(x) #长度

    unique(x) #去重复

    duplicated(x) #对应元素是否重复

    table(x) #重复值统计

    sort(x)#默认从小到大排序

    sort(x,decreasing = F)

    sort(x,decreasing = T)

    #####2.3.对两个向量进行的操作#####

    x = c(1,3,5,1)

    y = c(3,2,5,6)

1、比较运算，生成等长的逻辑向量

     x = c(1,3,5,1)

     y = c(3,2,5,6)

     > x == y 
    [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

    y == x

    [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

2、数学计算

    x + y

    [1]  4  5 10  7

3、连接

    paste(x,y,sep=",")

    [1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"

4、当x和y不一样长，就会发生循环补齐

    > x = c(1,3,5,6,2)
     y = c(3,2,5)

     x == y

    [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

5、利用循环补齐简化代码

     paste0(rep("x",3),1:3)

    [1] "x1" "x2" "x3"

    paste0("x",1:3)

    [1] "x1" "x2" "x3"

6、交集、并集、差集

    intersect(x,y)

    [1] 3 5 2

    union(x,y)

    [1] 1 3 5 6 2

     setdiff(x,y)  #返回在x里存在但在y里不存在的元素

    [1] 1 6

     setdiff(y,x)#返回在y里存在但在x里不存在的元素

    numeric(0)

7、%in%

    x %in% y #x的每个元素在y中存在吗

    [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

     y %in% x #y的每个元素在x中存在吗

    [1] TRUE TRUE TRUE

8、向量筛选（取子集）  

     x <- 8:12

     x

    [1]  8  9 10 11 12

#根据逻辑值取值，【】将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃

    x[x==10]

    [1] 10

    x[x<12]

    [1]  8  9 10 11

     x[x %in% c(9,13)]

    [1] 9

#根据位置取子集，【】为向量的下标，数字或者为由向量组成的下标

    x[4]

    [1] 11

     x[2:4]

    [1]  9 10 11

    x[c(1,5)]#由向量组成的下标

    [1]  8 12

    x[-4]

    [1]  8  9 10 12

    x[-(2:4)]

    [1]  8 12

9、修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值。R语言里的修改，都需要赋值，没有赋值就没有发生过

    #改一个元素

    x[4] <- 40

    x

    [1]  8  9 10 40 12

    #改多个元素

     x[c(1,5)] <- c(80,20)

    x

    [1] 80  9 10 40 20