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attr函数r语言

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attr函数r语言

attr(x, which)

其中，x表示要操作的对象，which表示要获取或设置的属性。

- names: 获取或设置对象的变量名，例如attr(x, "names")

- dimensions: 获取或设置对象的维度，例如attr(x,

"dimensions")

- class: 获取或设置对象的类别，例如attr(x, "class")

- levels: 获取或设置对象的级别（用于因子数据类型），例如attr(x, "levels")

- dimnames: 获取或设置对象的维度名，例如attr(x, "dimnames")

- value: 获取或设置对象的值，例如attr(x, "value")

- dim: 获取或设置对象的维度，例如attr(x, "dim")

- s: 获取或设置对象的行名，例如attr(x, "s")

- s: 获取或设置对象的列名，例如attr(x, "s")

下面我们来详细介绍一下attr函数的各个属性的用法。

1. names属性：

names属性用于获取或设置对象的变量名。对于向量、数组或数据框等对象，可以使用names属性来获取或修改其变量名。如果对象没有设置变量名，则返回NULL。

示例： x<-c(1,2,3)

attr(x, "names") <- c("a", "b", "c")

attr(x, "names") # 输出 "a" "b" "c"

2. dimensions属性：

dimensions属性用于获取或设置对象的维度。对于矩阵、数组等多维对象，可以使用dimensions属性来获取或修改其维度。如果对象没有设置维度，则返回NULL。

示例：

x <- matrix(1:6, 2, 3)

attr(x, "dimensions") # 输出 2 3

3. class属性：

class属性用于获取或设置对象的类别。所有的R对象都有一个或多个类别，class属性可以用来获取或修改这些类别。

示例：

x<-1:5

attr(x, "class") <- "factor"

attr(x, "class") # 输出 "factor"

4. levels属性： levels属性用于获取或设置对象的级别。主要用于因子对象，即具有离散取值的变量。levels属性可以获取或修改因子对象的所有可能取值。

示例：

x <- factor(c("a", "b", "c", "a"), levels = c("a", "b", "c",

"d"))

attr(x, "levels") # 输出 "a" "b" "c" "d"

5. dimnames属性：

dimnames属性用于获取或设置对象的维度名。对于矩阵、数组等多维对象，可以使用dimnames属性来获取或修改其维度名。如果对象没有设置维度名，则返回NULL。

示例：

x <- matrix(1:6, 2, 3)

attr(x, "dimnames") <- list(c("A", "B"), c("X", "Y", "Z"))

attr(x, "dimnames") # 输出 $row 输出 "A" "B" $col 输出 "X"

"Y" "Z"

6. label属性：

示例：

df <- data.frame(x = 1:5)

attr(df$x, "label") <- "Variable X" attr(df$x, "label") # 输出 "Variable X"

7. value属性：

value属性用于获取或设置对象的值。对于函数或特殊对象，可以使用value属性来获取或修改其值。

示例：

f <- function(x) x^2

attr(f, "value") <- "Squared function"

attr(f, "value") # 输出 "Squared function"

8. dim属性：

dim属性用于获取或设置对象的维度。对于矩阵、数组等多维对象，可以使用dim属性来获取或修改其维度。如果对象没有设置维度，则返回NULL。

示例：

x <- matrix(1:6, 2, 3)

attr(x, "dim") # 输出 2 3

9. s属性：

s属性用于获取或设置对象的行名。对于数据框等表格对象，可以使用s属性来获取或修改其行名。如果对象没有设置行名，则返回NULL。

示例： df <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6)

attr(df, "s") # 输出 NULL

10. s属性：

s属性用于获取或设置对象的列名。对于数据框等表格对象，可以使用s属性来获取或修改其列名。如果对象没有设置列名，则返回NULL。

示例：

df <- data.frame(x = 1:3, y = 4:6)

attr(df, "s") # 输出 "x" "y"

以上是attr函数的各个属性的用法介绍，通过attr函数，我们可以方便地获取或设置R对象的属性，进而灵活地对对象进行操作。

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Tableau教程_新手教程—函数篇之Attr() 属性

Tableau教程_新手教程—函数篇之Attr() 属性

ATTR()

如果给定的表达式对于组中的所有行仅具有单个值，则返回该表达式的值，否则返回型号"*"，会忽略空行

从一个例子着手，使用Superstore作为数据源

1、分别将字段[Product Categry] [Product Sub-Category]拖至行功能区，[Sales]拖至文本标签；

2、右击行功能区中的[Product Sub-Category]，点击“属性”，可以看到字段[Product

Sub-Category]所有的值都变为“*”

3、创建字段，字段名为“Attr”，内容为Attr([Product Sub-Category])，将该字段拖至行功能区中，Attr中的值也全部为“*”

4、Category中Technology，中包含四个子类

5、将[Product Sub-Category]拖至筛选器，分别去掉Computer Peripherals Copies and

Fax Office Machines前面的对勾，然后确定

6、报表中显示Technology报表中的子类不再是星号了，而是Telephones and

Communication

可以看到，“属性”与函数“ATTR”起到了同样的作用

继续来解释为什么会出现这样的情况的：

1、Tableau会根据分组求出sub-category的最大值最小值

2、而后去比较最大值和最小值是否相等，如果相等就返回该值，否则返回“*”

注意：属性是不参与分组的

SQL 解析：

select [Product Category],

case when min([Product Sub-Category])=max([Product Sub-Category]) then

min([Product Sub-Category]) else '*' end

from [dbo].[Orders] [Orders]

R软件中的函数

R软件中的函数

A

abline-低水平作图函数，加直线

add-图中的逻辑命令，是否加图

add1-逐步回归，增加一个变量

anova-生成发差分析函数表

any-判别之一为真

aov-计算方差分析表

apply-应用函数，计算数组的各种运算

assign-赋值函数

as.dataframe-转换为数据框

as.dendrogram-将系统的聚类对象转换为谱系图对象

as.character-转换为字符型变量

as.numeric-转换为数值型变量

as.vector-转换为向量

array-构造多维数组

attach-连接数据框或列表函数

attr-存取对象的属性

attributes-返回对象属性值

axes-图中的逻辑命令，是否画坐标轴

axis-低水平作图函数，边上加标记

B

bartlett.test-Bartlett检验 binom.test-二项分布的检验函数

biplot-按照主成分画数据散点图

break-中止语句

boxplot-做箱线图

C

c-向量共建函数

cancor-典型相关分析计算函数（CCA）

cbind-矩阵按列合并

chisq.test-χ2检验函数

coe-提取回归系数

coefficients—提取回归系数

complex-生成复数

contour-绘制三维图形的等值线图

cooks.distance-计算COOK距离

coplot-绘制样本的散点图（不同水平）

cor-计算相关矩阵

cor.test-相关性检验

cov-计算协方差矩阵

covratio-计算COVRATIO的值

crossprod-计算成绩运算（x’y）

cut-将变量分成若干个区间

D

data-调用R中的数据库

data.frame-生成数据框

density-核密度估计函数

det-计算矩阵行列式

deviance-提取残差平方和

dffits-计算DFFITS距离

dim-定义数组的维数

R语言中na.fail和na.omit的用法

R语言中na.fail和na.omit的用法

R语⾔中na.fail和na.omit的⽤法

实际⼯作中，数据集很少是完整的，许多情况下样本中都会包括若⼲缺失值NA，这在进⾏数据分析和挖掘时⽐较⿇烦。

R语⾔通过na.fail和na.omit可以很好地处理样本中的缺失值

1、na.fail（）: 如果向量a内包括⾄少1个NA，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量a

2、na.omit（）: 返回删除NA后的向量a

3、attr（ na.omit（） ,”na.action”）: 返回向量a中元素为NA的下标

4、is.na：判断向量内的元素是否为NA

example：

data<-c(1,2,NA,2,4,2,10,NA,9)

data.na.omit<-na.omit(data)

data.na.omit

[1] 1 2 2 4 2 10 9

attr(,"na.action")

[1] 3 8

attr(,"class")

[1] "omit"

attr(data.na.omit,"na.action")

[1] 3 8

attr(,"class")

[1] "omit"

另外还可以使⽤!x⽅式⽅便地删除NA。

例如：

a<-c(1,2,3,NA,NA,2,NA,5)

a[!is.na(a)]

[1] 1 2 3 2 5

其中，is.na⽤于判断向量内的元素是否为NA，返回结果：c(FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)，

即a内元素为NA，其对应的下标元素是TRUE，反之是FALSE。

！x是取⾮逻辑运算符，!is.na（a）表⽰a内元素不为NA，其对应的下标元素是TRUE，反之是FALSE。

通过a[!is.na（a）]进⾏索引后，即可取出a内不为NA的元素，将其过滤。

其中，函数na.fail和 na.omit 不仅可以应⽤于向量，也可以应⽤于矩阵和数据框。

example：

data <- read.table(text="

atrributes函数 r语言

atrributes函数 r语言

atrributes函数r语言在R语言中，attributes()函数用于获取或设置对象的属性。它可以用于检索对象的元数据信息，例如对象的名称、类别、维度等。以下是`attributes()`函数的一些常见用法：1.获取对象的属性：

你可以使用`attributes()`函数来获取对象的属性，例如：```R

x<-c(1,2,3,4,5)

attr<-attributes(x)

print(attr)

```这将返回对象`x`的属性信息，包括类别、维度等。

2.设置对象的属性：

你还可以使用`attributes()`函数来设置对象的属性，例如：

```R

x<-c(1,2,3,4,5)

attributes(x)<-list(class="my_class",comment="Thisisasamplevector")```

这将为对象`x`设置类别和注释属性。

3.获取特定属性：

如果你想获取对象的特定属性，可以使用`$`运算符，例如：

```R

x<-c(1,2,3,4,5)class_attr<-attributes(x)$class

```

这将获取对象`x`的类别属性。`attributes()`函数在R中非常有用，特别是在处理复杂对象和元数据时，可以用来检查和修改对象的属性信息。