R语言学习系列06-修改变量名,数据排序,随机抽样

r语言打乱数组排序序的函数近年来，数据分析技术得到了巨大的发展，许多研究工作者和数据分析从业人员都需要对数据进行处理和分析。

在这个过程中，处理数据的能力就显得尤为重要了。

R语言是一种十分流行的统计计算和数据分析工具，随着其在数据分析领域的广泛应用，对其各类函数的掌握也变得至关重要。

在对数据进行建模或机器学习算法的训练时，我们经常需要对数据进行随机打乱。

而R语言中有一个很实用的函数可以用来打乱数组的排序序，那就是shuffle()函数。

下面我们将列举几个相关的点，详细介绍shuffle()函数的使用方法和相关的注意事项。

1.打乱数组排序序的原理打乱数组排序序的方法有很多，而R语言中的shuffle()函数的原理是把数组中的所有元素随机重排。

在数据分析中，shuffle()函数经常用于打乱整个数据集的顺序，以达到数据随机化的效果。

2.shuffle()函数的语法shuffle()函数的语法比较简单，其基本的用法如下：shuffle(x)其中，"x"表示要打乱排序序的数组名称。

需要注意的是，shuffle()函数直接对数组进行操作，不返回任何值。

3.shuffle()函数的使用方法使用shuffle()函数打乱数组排序序也非常简单，我们可以通过下面的代码来演示：# 生成一组随机数x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)# 打乱排序序shuffle(x)print(x)在这个例子中，我们首先生成一个包含1到10随机数的向量，然后调用shuffle()函数对其进行打乱排序。

最后，我们用print()函数输出打乱排序后的向量，观察结果如下：[1] 4 2 5 6 3 1 8 10 9 7可以看到，shuffle()函数已经成功地对数组的排序序进行了打乱。

需要注意的是，shuffle()函数是直接对原数组进行打乱排序操作的，因此如果没有备份，原数组就会丢失。

4.关于shuffle()函数的注意事项在使用shuffle()函数时，还需要注意以下几个方面：(1) shuffle()函数是直接对原数组进行操作的，如果没有进行备份，原数组将会丢失。

【孙老湿画图系列--第八弹】R中绘图顺序不是自己想要的怎么办？R中绘图顺序不是自己想要的怎么办？今天就给大家介绍个利器factor（因子）。

在学习factor之前，先了解一下什么是DataFrame：小板报DataFrame一般译为数据框，由行和列组成，是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。

与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。

DataFrame每一列有列名，每一行也可以指定行名。

如果不指定行名，那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。

一般我们绘图都是读取自己的数据，所以可以通过读取外部的数据创建一个dataframe。

可以通过read.table（一般是tab分割或者空格分割）或者read.csv（逗号分隔的csv文件）读取文件，比如我们读取一个tab分隔的txt文件：dat <- read.table(“yourfile.txt”,="" header="Ttue," sep='\t' ,="" s="">header #指定是否第一行作为表头sep #制定分隔方式，如果是tab分隔sep=”\t”s #指定那一列为行名，没有则不用指定我们利用R的内置数据iris，查看一下其结构：head(iris)如果我们要用Sepal.Length, Sepal.Width两列数据画图，并且Species是分组变量：p <- ggplot(iris,="" aes(sepal.length,="" sepal.width,="" col="Species))">geom_point() +theme_bw() +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14))p但是图例的现实顺序不是我们想要的，我们想按照versicolor, virginica, setosa这个顺序显示，怎么办呢？首先我们levels()函数查看Species变量是按照setosa, versicolor, virginica方式排序的，那怎么才能按照我们的方式排序呢？这就不得不提R中强大的因子factor了：变量一般可归结为类别型，有序型，连续型变量。

r语言排序函数在R语言中，可以使用以下几种排序函数来对向量、矩阵或数据框进行排序：1. sort()函数：用于对向量进行排序。

默认情况下，sort()函数按升序对向量进行排序。

示例：```Rx <- c(5, 2, 7, 1, 9)sorted_x <- sort(x)print(sorted_x)```2. order()函数：用于返回按升序排序时每个元素的索引。

可以使用返回的索引来对向量进行排序。

示例：```Rx <- c(5, 2, 7, 1, 9)sorted_x <- x[order(x)]print(sorted_x)```3. rank()函数：用于返回向量中每个元素的排序等级。

可以使用返回的等级来对向量进行排序。

示例：```Rx <- c(5, 2, 7, 1, 9)sorted_x <- x[rank(x)]print(sorted_x)```4. arrange()函数（需要加载dplyr包）：用于对数据框按照指定列进行排序。

示例：```Rlibrary(dplyr)df <- data.frame(name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), age = c(25, 30, 20))sorted_df <- arrange(df, age)print(sorted_df)```这些函数可以根据具体需求选择使用。

需要注意的是，排序函数默认是按升序排序，如果需要降序排序，可以使用附加参数进行设置。

R语⾔常见的处理数据的⽅法汇总（持续更⾏中）#基于R语⾔的数据处理及清洗简单汇总getwd() #查看⼯作⽬录setwd("E:/⼯作⽂件/model") #改变⼯作⽬录#安装及释放包install.packages("packge-name") #安装包detach(package:packge-name) #释放包#并⾏运算设置library(doParallel)cl <- makeCluster(15)registerDoParallel(cl)#报错空间溢出：Java heap space，需要设置运⾏内存library(rJava).jinit(parameters="-Xmx7888m")#删除R软件运⾏时保存在内存中的所有对象rm(list=ls(all=TRUE))#常规数据查看data(data) #加载数据集datahead(data) #显⽰数据集data的前若⼲条数据tail(data) #显⽰数据集data的后若⼲条数据str(data) #探寻数据集内部结构summary(data) #获取数据集data的概括信息dim(data) #查看数据集data的纪录数和维度数table(data$is_do) #查看数据集data中维度is_do的数值分布data<- data[which(data[,11]==1),] #选取data数据表⾥第11列维度为1的数据data$field<-as.numeric(data$field) #数值转换data$field<-as.factor(data$field) #因⼦转化for (i in 1:25) {data[,i] <- as.numeric(as.vector(data[,i]))} #循环技术进⾏数据类型转化#条件选择并赋值y[which(y<1.5)] <- 1data$is_do <- ifelse(data$is_do > 0.7 ,2,ifelse(data$is_do > 0.3 ,1,0))q1_AGE<-quantile(data$AGE, 0.03,na.rm=TRUE) #data数据表中维度AGE从⼩到⼤排序前3%处数值q2_AGE<-quantile(data$AGE, 0.97,na.rm=TRUE) #data数据表中维度AGE从⼩到⼤排序前97%处数值data$AGE <- ifelse(data$AGE < q1_AGE,q1_AGE,data$AGE)data$AGE <- ifelse(data$AGE > q2_AGE,q2_AGE,data$AGE)#选择字段及删除字段data <- data[names(data) %in% c("CN_EFF_DATE", "CN_EXP_DATE")] #选取data数据表中字段CN_EFF_DATE、CN_EXP_DATE data <- data[!(names(data) %in% c("CN_EFF_DATE", "CN_EXP_DATE"))] #删除data数据表中字段CN_EFF_DATE、CN_EXP_DATE #抽样data<-data[sample(nrow(data),10000),] #随机从数据集data中选取10000条纪录number=sample(nrow(data),1/4*nrow(data)) #计算数据集data样本量1/4的数值train_example=data[number,] #对数据集data随机抽样number个数#按⽐例划分数据train_sub=sample(nrow(train_example),3/4*nrow(train_example))train_data=train_example[train_sub,]test_data=train_example[-train_sub,]dim(train_data)dim(test_data)#变量处理age_new<-c()for (i in 1:length(data$AGE)){if(data$AGE[i]>=0&data$AGE[i]<18){age_new[i]<-'少年'}if(data$AGE[i]>=18&data$AGE[i]<30){age_new[i]<-'青年'}if(data$AGE[i]>=30&data$AGE[i]<60){age_new[i]<-'壮年'}if(data$AGE[i]>=60){age_new[i]<-'⽼年'}}#字段合并data_new<-data.frame(data[,c(1:16)],age_new)#矩阵归⼀化（0到1）b1=(p[,1]-min(p[,1]))/(max(p[,1])-min(p[,1]))#正则表达式gsub("\\(.*\\)","",g4$Source)#正则表达#. 代表任意字符#* 匹配0或多个正好在它之前的那个字符#.*意味着能够匹配任意数量的任何字符#关于更多正则表达式的处理见#########################更新截⽌2020年5⽉18⽇ 19点02分#########################本⽂⼤部分内容转⾃，作为⾃⼰的学习笔记。

r代码对数据集多列调换顺序
数据集中多列的调换顺序是数据处理中常见的操作之一。

在R语言中，我们可以使用dplyr包中的select()函数来实现这一操作。

下面是一个示例代码，展示了如何使用R语言对数据集的多列进行调换顺序。

我们需要加载dplyr包，并创建一个示例数据集：
```R
library(dplyr)
# 创建示例数据集
data <- data.frame(
A = c(1, 2, 3),
B = c(4, 5, 6),
C = c(7, 8, 9)
)
# 查看原始数据集
print(data)
```
输出结果如下：
```
A B C
1 1 4 7
2 2 5 8
3 3 6 9
```
接下来，我们使用select()函数对数据集的列进行调换。

假设我们希望将列A放在列C之后，可以按照如下方式编写代码：
```R
# 调换列的顺序
data <- select(data, B, C, A)
# 查看调换后的数据集
print(data)
```
输出结果如下：
```
B C A
1 4 7 1
2 5 8 2
3 6 9 3
```
通过上述代码，我们成功地将数据集中的列A放在了列C之后。

总结一下，本文介绍了如何使用R语言对数据集的多列进行调换顺序。

通过使用dplyr包中的select()函数，我们可以轻松地实现这一操作。

希望本文能够对你在数据处理中遇到的问题提供帮助。

r 排序函数r语言中的排序函数是非常有用的，它可以对一个向量或一个矩阵中的元素进行排序。

r语言中常用的排序函数有sort函数、order函数和rank函数。

sort函数：sort函数是最常用的排序函数。

它的语法如下：sort(x, decreasing = FALSE, st = TRUE)x表示要排序的向量或矩阵；decreasing表示是否按降序排列，默认为升序；st 表示缺失值的处理方式，若为TRUE，则将缺失值排在若为FALSE，则将缺失值排在最前。

我们要对一个向量x中的元素进行升序排序，代码如下：x <- c(3, 1, 4, 5, 2)sort(x)运行结果为：[1] 1 2 3 4 5如果我们要按照降序排序，可以设置decreasing参数为TRUE，代码如下：order函数返回的是排序后元素的下标，而不是排序后的元素本身。

它的语法如下：这表示将向量x排序后，元素1排在第2个位置，元素2排在第5个位置，元素3排在第1个位置，元素4排在第3个位置，元素5排在第4个位置。

rank函数：rank(x, st = TRUE, ties.method = c("average", "first", "last", "random", "max", "min"))x表示要排序的向量或矩阵；st表示缺失值的处理方式，若为TRUE，则将缺失值排在若为FALSE，则将缺失值排在最前；ties.method表示处理相同元素的方法，average表示平均分配排名，first表示按出现顺序分配排名，last表示按出现顺序反向分配排名，random表示随机分配排名，max表示取最大排名，min表示取最小排名。

我们将sort、order和rank函数结合起来，对一个矩阵中的元素进行排序，并返回排序后的下标和排名，代码如下：m <- matrix(c(3, 1, 4, 5, 2, 6), ncol = 2)o <- order(m[, 1]) # 按第1列排序r <- rank(m[, 2]) # 对第2列排名o2 <- o[r] # 按排名排序最终得到的o2就是排序后的下标。

r语言常用命令R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，在数据科学领域被广泛应用。

本文将介绍几个R语言常用命令，包括数据读取、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的命令。

一、数据读取在R语言中，可以使用read.table()函数读取文本文件中的数据。

该函数可以指定文件路径、分隔符等参数，将文本文件中的数据读入到R的数据框中。

例如：```Rdata <- read.table("data.txt", sep = ",", header = TRUE)```二、数据处理1. 数据筛选使用subset()函数可以根据指定条件筛选数据。

例如，筛选出年龄大于30岁的数据：```Rsubset(data, age > 30)```2. 数据排序使用order()函数可以对数据进行排序。

例如，按照年龄从小到大排序：```Rdata <- data[order(data$age), ]```3. 数据合并使用merge()函数可以将两个数据框按照指定的列进行合并。

例如，将两个数据框按照ID列进行合并：```Rmerged_data <- merge(data1, data2, by = "ID")```三、数据分析1. 描述性统计使用summary()函数可以对数据进行描述性统计分析。

例如，计算数据的平均值、标准差、最小值、最大值等：```Rsummary(data)```2. t检验使用t.test()函数可以进行两样本t检验。

例如，比较两组数据的均值是否有显著差异：```Rt.test(data1, data2)```3. 线性回归使用lm()函数可以进行线性回归分析。

例如，拟合一个简单的线性模型：```Rmodel <- lm(y ~ x, data = data)summary(model)```四、数据可视化1. 散点图使用plot()函数可以绘制散点图。

r语言多变量排列组合公式
在R语言中，计算多变量的排列组合可以使用factorial函数和choose函数。

1排列（Permutation）
排列是从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素按照一定的顺序排成一列。

排列的个数用符号Pₙₙ表示。

Pₙₙ = n! / (n - m)!
在R语言中，我们可以使用factorial函数来计算阶乘，然后利用这个公式来计算排列。

例如，要计算5个元素的全排列（即从5个元素中选择5个元素的所有可能排列），可以使用以下代码：
r
n <- 5
m <- 5
factorial(n) / factorial(n - m)
2组合（Combination）
组合是从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合。

组合的个数用符号Cₙₙ表示。

Cₙₙ = n! / [m!(n - m)!]
在R语言中，我们可以使用choose函数来直接计算组合。

例如，要计算从5个元素中选择3个元素的组合数，可以使用以下代码：
r
n <- 5
m <- 3
choose(n, m)
注意：在R语言中，!符号表示阶乘，choose函数则直接计算组合数。

在实际应用中，可以直接使用这些函数而无需手动计算阶乘或组合公式。

R语⾔-排序前⾔ 在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，order()、arrange()。

其中R中⾃带排序函数有 order,sort,rank 函数，plyr中有arrange 函数。

order和sort是针对向量进⾏操作的，arrange针对数据框。

其中order返还排序后的坐标，sort返还排序后的值，arrange返还的是基于某列排序后的数据框，⽅便多重依据排序。

⽬录 1. 向量的排序 2. 矩阵的排序 3. 数据框排序1. 向量的排序 sort(x)是对向量x进⾏排序，返回值排序后的数值向量。

rank()是求秩的函数，它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”，这个是向量开始的说的，第⼀个向量97的排名为6。

order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置，⽐如从⼩到⼤的排序，应该排在第⼀个位置的元素为32，它在向量的位置为5。

## 下⾯以⼀⼩段R代码来举例说明：> x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)> sort(x)[1] 32 67 74 85 93 97 99 100> order(x)[1] 5 8 4 3 2 1 7 6> rank(x)[1] 6 5 4 3 1 8 7 2# 举例来说，x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)，# 希望返回x中满⾜值⼤于50且⼩于90的元素在向量x中的下标。

# 当时想了想，没觉得有什么好的⽅法，使⽤了⽐较繁琐的语句sort(x,index.return=TRUE)[[2]][sort(x,index.return=TRUE)[[1]]<90&sort(x,index.return=TRUE)[[1]]>50]，# 后来发现sort(x,index.return=TRUE)[[2]]和order(x)的返回值是⼀样的，⽽sort(x,index.return=TRUE)[[1]]和sort(x)的返回值是相同的，# 因此语句可以简化为 order(x)[sort(x)>50&sort(x)<90]。

16. 数据整合Ⅰ—基本操作目录：一. 数据框创建新变量二、变量的重命名三. 变量的重新编码四. 数据排序五. 数据合并六. 选取数据的子集七. 简单的随机抽样正文：一、数据框创建新变量假设有MyData数据框，其中变量为x1，x2. 现创建名为sumx 和meanx的新变量，分别存储变量x1与x2的加和与均值。

#方法1MyData$sumx<- MyData$x1 + MyData$x2MyData$meanx<- (MyData$x1 + MyData$x2)/2#方法2attach(MyData)MyData$sumx<- x1+x2MyData$meanx<- (x1+x2)/2detach(MyData)#方法3（建议方法）MyData<- transform(MyData,sumx = x1 + x2,meanx = (x1+x2)/2)二、变量的重命名1. 用交互式编辑器若修改数据集x的变量名，键入函数fix(x)，即可打开交互式编辑器界面。

score<-data.frame(student=c("A","B","C","D"),gender= c("M","M","F","F"),math=c(90,70,80,60),Eng=c(88,78,69,98), pl=c(66,59,NA,88))fix(score)score.list<-as.list(score)#将score转化为列表fix(score.list)（1）若数据集为矩阵或数据框将打开“数据编辑器”，单击要修改的变量名，在弹出的“变量编辑器”修改即可：（2）若数据集为列表将交互式编辑器为一个记事本，只需修改“.Names”之后对应的变量名即可：2. 用函数rename()reshape包中的函数rename()，用来修改数据库和列表的变量名，但不能修改矩阵的变量名，基本格式为：rename(x, c(oldname="newname",...))其中，oldname为原变量名，newname为新变量名。

R语⾔变量重编码、重命名的操作1、变量重编码重编码涉及根据同⼀个变量和/或其他变量的现有值创建新值的过程，如将符合某个条件的值重新赋值等，这⾥主要介绍两种常见的⽅法：#第⼀种⽅法per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"),age = c(23,45,34,1000))perper$age[per$age == 1000] <- NA #设置缺失值per$age1[per$age < 30] = "young" #⽣成新变量per$age1[per$age >= 30 & per$age<50] <- "middle age"per#第⼆种⽅法per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"),age = c(23,45,34,1000))per <- within(per,{age1 <- NAage1[age < 30] <- "young"age1[age>=30 & age<50] <- "middle age"})per2、变量的重命名变量已经存在，但是如果对变量名称不满意，可以对变量重新命名，这⾥提供以下⼏种⽅法：⼿动输⼊。

应⽤fix()函数调出编辑框，⼿动输⼊即可。

使⽤names()函数。

格式为：names(x) <- value。

需要指定对第⼏个变量名进⾏修改。

使⽤plyr包中的rename()函数。

格式为rename(x, replace, warn_missing = TRUE, warn_duplicated = TRUE)，需要指定对哪个变量名进⾏修改。

r语言如何列名命名规则
在R语言中，列名命名规则主要有以下几点：
1. 命名规则：R语言中的变量命名遵循一定的规则。

一般来说，变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能以数字开头。

此外，变量名是区分大小写的，因此"myvar"和"myvar"会被认为是两个不同的变量。

2. 命名约定：在R语言中，通常使用小写字母和下划线的组合来命名变量。

这种命名约定使得变量名易于阅读和记忆，并且有助于区分变量名和函数名。

3. 不要使用保留字：R语言中有许多保留字，如"print"、"data"、"plot"等。

为了避免混淆和错误，不要使用这些保留字作为变量名。

4. 避免空格：在R语言中，变量名不能包含空格。

如果需要使用多个单词
来描述变量，可以使用下划线("_")来连接这些单词，例如"my_variable"。

5. 简洁明了：为了使代码易于理解和维护，变量名应该简洁明了，能够准确地描述变量的含义和用途。

例如，可以使用"height"来表示身高，而不是使用"person_stature"。

6. 使用有意义的名称：变量名应该能够清晰地表达变量的含义和用途。

这样不仅有助于代码的可读性，也有助于代码的维护和修改。

7. 避免使用特殊字符：除了下划线和字母数字外，不要在变量名中使用特殊字符，如美元符号($)、百分号(%)等。

遵循这些命名规则和约定可以使R语言代码更加清晰、易于理解和维护。

R语⾔⼀、R包与命令㈠、R语⾔的获取帮助命令1、help.start() 打开帮助⽂档2、help("plot")或者help(plot)或者?plot 查看plot函数的帮助(引号可以省略)3、help.search('plot')或者??plot 以plot为关键字搜索本地帮助⽂档4、example("plot")或者example(plot) plot函数的使⽤实例（引号可以省略）5、RSiteSearch("plot") 以plot为关键词搜索在线⽂档和邮件列表存档6、apropos("plot",mode="function") 列出名称中含有plot的所有可⽤函数7、data() 列出当前已加载包中所含的所有可⽤⽰例数据集8、vignette() 列出当前已经安装的包中所有可能的vignette⽂档9、vignette("plot") 为主题plot显⽰指定的vignette⽂档㈡、R的⼯作空间管理命令1、getwd() 显⽰当前的⼯作⽬录2、setwd("new_path") 修改当前的⼯作⽬录为new_path3、Is() 列出当前⼯作空间中的对象4、rm(objectList) 移除(删除)⼀个或多个对象5、 rm(list=Is()) 移除当前⼯作空间的所有对象，即清除R⼯作空间中的内存变量6、help(options) 显⽰可⽤选项的说明7、options() 显⽰或设置当前选项8、history(n) 显⽰最近使⽤过的n个命令(默认值为25)9、savehistory("myfile") 保存命令历史⽂件到myfile中(默认值为.Rhistory)10、loadhistory() 载⼊⼀个命令历史⽂件(默认值为.Rhistory)11、save.image("myfile") 保存⼯作空间到⽂件myfile中(默认值为.RData)12、save(objectlist,file="myfile") 保存指定对象到⼀个⽂件中13、load("myfile") 读取⼀个⼯作空间到当前回话中(默认值为.RData)14、q() 退出R，并会询问是否保存⼯作空间㈢、安装与加载R包可以通过install.packages函数来下载和安装包，然后通过library函数加载相应的包分类与预测1、nnet函数需要加载BP神经⽹络nnet包2、randomForest函数需要加载随机森林randomForest包3、svm函数需要加载e1071包4、tree函数需要加载CRAT决策树tree包等㈣、聚类分析1、hclust函数、kmeans函数在stats包中关联规则1、apriori函数需要加载arules包时间序列1、arima函数需要加载forecast、tseries包⼆、数据结构㈠、查看数据类型1、查看对象类型typeof(x)class(x)mode(x)2、数据类型的判别和转换数据类型判别函数转换函数numeric is.numeric as.numericlogical is.logical as.logical character is.character as.character integer is.integer as.integer complex plex plex double is.double as.double ㈡、判断数据结构1、向量（vector）⒈1、向量创建⑴、直接创建向量⑵、c函数创建向量⑶、seq函数创建等差序列的向量⑷、rep函数创建重复序列⒈2、向量索引⑴、下标索引⑵、逻辑索引⑶、名称索引⑷、which函数索引⑸、subset函数索引⑹、match函数索引⒈3、向量编辑⑴、向量扩展⑵、改变元素的值⑶、删除元素⒈4、向量排序sort(x,decreasing＝FALSE,st＝NA,…) rev函数将向量倒序2、矩阵(matrix)⒉1、创建矩阵matrix(data＝NA,nrow＝1,ncol＝1,byrow＝FALSE,dimnames＝NULL)⑴、创建对⾓矩阵⑵、创建单位矩阵⒉2、矩阵索引⑴、根据位置索引⑵、根据⾏和列的名称索引⑶、使⽤⼀维下标索引⑷、使⽤数值型向量索引⒉3、矩阵编辑⒉4、矩阵运算3、数组（Array）⒊1、创建数组array(data＝NA,dim＝length(data),dimnames＝NULL)⒊2、数组索引4、数据框(data.frame)⒋1、创建数据框⒋2、数据框索引⑴、列索引⑵、⾏索引⑶、元素索引⑷、subset函数索引⑸、sqldf函数索引⒋3、数据框编辑5、列表（list）⒌1、创建列表⒌2、列表索引⒌3、列表编辑、数据结构的判别与转换数据结构判别函数转换函数向量 is.vector 视具体情况⽽定矩阵 is.matrix as.matrix数组 is.array as.array数据框 is.data.frame as.data.frame列表 is.list as.list三、数据集基本处理1、重命名变量⑴、利⽤交互式编辑器修改变量名⑵、使⽤rename函数修改变量名（数据框、列表）⑶、使⽤names函数修改变量名（数据框、列表）⑷、使⽤rownames函数与colnames函数修改变量名（数据框、矩阵）2、数据排序⑴、sort函数⑵、rank函数⑶、order函数3、合并数据集rbind和cbind4、选取变量及数据⑴、使⽤subset函数选取数据⑵、随机抽样①、srswr函数（不放回）②、srswor函数（有放回）③、sample函数（放回、不放回）5、重塑数据⑴、merge函数（合并数据框）⑵、melt函数（数据融合）6、字符串处理函数⑴、grep函数返回值为下标⑵、sub函数⑶、gsub函数⑷、strsplit函数⑸、paste函数连接字符串四、函数与控制流1、if–else结构2、ifelse结构3、switch分⽀语句4、for循环语句5、while循环语句6、编写⾃定义函数五、绘图1、绘制基础图形⑴、直⽅图(Histogram)⑵、条形图(Bar Chart)⑶、饼图(Pie Graph)⑷、箱线图(Boxplot)2、分析数据间的关系⑴、散点图(ScatterDiagram)⑵、散点矩阵图((Matrix of Scatter Plots))3、多变量相关矩阵图4、绘制其他图形⑴、核密度图⑵、⼩提琴图⑶、QQ图⑷、星状图5、修改图形参数⑴、修改颜⾊①、固定颜⾊选择函数②、渐变⾊⽣成函数⑵、修改点符号与线条①、点样式②、线条样式⑶、修改⽂本属性⑷、设置坐标轴⑸、添加图例6、绘制组合图形⑴、par函数⑵、layout函数六、⾼级绘图1、lattice报绘图2、ggplot2包绘图七、可视化数据挖掘⼯具Rattle。

r代码对数据集列交换顺序对数据集进行列交换是一种常见的数据处理操作，它可以使我们更好地理解数据集中的信息。

在R中，我们可以使用多种方法来实现这个目标。

下面我将介绍两种常用的方法。

第一种方法是使用R内置的函数`subset`和`select`来实现列交换。

首先，我们可以使用`subset`函数选择需要交换的两列数据，然后使用`select`函数重新排列这两列数据的顺序。

具体代码如下：```R# 读取数据集data <- read.csv("data.csv")# 选择需要交换的两列subset_data <- subset(data, select = c(col1, col2))# 重新排列列的顺序new_data <- select(subset_data, col2, col1)```第二种方法是使用R内置的函数`dplyr`来实现列交换。

`dplyr`是一个强大的数据处理包，它提供了丰富的函数来处理数据。

下面是使用`dplyr`实现列交换的代码：```R# 读取数据集data <- read.csv("data.csv")# 使用dplyr交换列的顺序new_data <- data %>%select(col2, col1)```以上两种方法都可以实现数据集列交换的功能，你可以根据自己的需求选择其中一种方法。

需要注意的是，上述代码中的"col1"和"col2"应替换为你实际数据集中的列名。

通过以上的操作，我们可以轻松地对数据集进行列交换，从而更好地理解和分析数据。

希望这篇文章对你有所帮助！。

r语言arrange排序规则R语言是一种强大的数据分析和统计建模工具，它提供了许多函数和包来处理数据，并且具有灵活的排序功能。

本文将介绍R语言中的arrange排序规则，并详细讨论它的使用方法和注意事项。

一、什么是arrange排序规则在R语言中，arrange是dplyr包中的一个函数，用于对数据框按照指定的变量进行排序。

它可以根据单个或多个变量进行排序，并且可以指定升序或降序排列。

二、arrange排序规则的使用方法1. 安装和加载dplyr包在使用arrange函数之前，我们需要先安装和加载dplyr包。

可以使用以下命令完成安装和加载：```Rinstall.packages("dplyr") # 安装dplyr包library(dplyr) # 加载dplyr包```2. 创建数据框我们需要创建一个示例数据框，以便演示arrange函数的使用。

假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据框，可以使用以下命令创建：students <- data.frame(name = c("张三", "李四", "王五", "赵六"),age = c(18, 20, 19, 21),score = c(90, 85, 95, 80))```3. 使用arrange函数进行排序接下来，我们可以使用arrange函数对数据框进行排序。

假设我们想按照成绩降序排列，可以使用以下命令：```Rarrange(students, desc(score))```执行以上命令后，将按照学生的成绩从高到低的顺序对数据框进行排序。

4. 多个变量的排序除了单个变量外，arrange函数还可以按照多个变量进行排序。

假设我们想按照成绩降序排列，如果成绩相同，则按照年龄升序排列，可以使用以下命令：```Rarrange(students, desc(score), age)执行以上命令后，将按照学生的成绩从高到低的顺序排序，如果成绩相同，则按照年龄从小到大的顺序排序。