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1、。R语言实验指导书（二）2016年10月27日。1。实验三创建和使用R语言数据集一、实验目的：1.了解R语言中的数据结构。2.熟练掌握他们的创建方法，和函数中一些参数的使用。3.对创建的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。二、实验内容：1.向量的创建及因子的创建和查看有一份来自澳大利亚所有州和行政区的20个税务会计师的信息样本1以及他们各自所在地的州名。州名为：tas,sa,qld,nsw,nsw,nt,wa,wa,qld,vic,nsw,vic,qld,qld,sa,tas,sa,nt,wa,vic。1)将这些州名以字符串的
2、形式保存在state当中。2)创建一个为这个向量创建一个因子statef。3)使用levels函数查看因子的水平。2.矩阵与数组。。2。i.创建一个4*5的数组如图，创建一个索引矩阵如图，用这个索引矩阵访问数组，观察结果。3.将之前的state，数组，矩阵合在一起创建一个长度为3的列表。。3。4.创建一个数据框如图。5.将这个数据框按照mpg列进行排序。6.访问数据框中drat列值为3.90的数据。。4。三、实验要求要求学生熟练掌握向量、矩阵、数据框、列表、因子的创建和使用。。5。实验四数据的导入导出一、实验目的1.熟练掌握从一些包中
3、读取数据。2.熟练掌握csv文件的导入。3.创建一个数据框，并导出为csv格式。二、实验内容1.创建一个csv文件（内容自定），并用readtable函数导入该文件。2.查看R语言自带的数据集airquality（纽约1973年5-9月每日空气质量）。3.列出airquality的前十列，并将这前十列保存到air中。4.查看airquality中列的对象类型。5.查看airquality数据集中各成分的名称6.将air这个数据框导出为csv格式文件。（write.table(x,file="",sep="",row.names=TRU
4、E,col.names=TRUE,quote=TRUE)）三、实验要求要求学生掌握从包中读取数据，导入csv文件的数据，并学会将文件导出。。6。实验五R语言数据的清洗一、实验目的1.查看数据集的缺失值，并学会对缺失值进行处理。2.对异常变量重新赋值。3.将某一列的字符型转化为日期型。4.利用subset（）获取子集。二、实验内容1.有一个数据框代码如下，使用summary函数查看，那一列含有缺失值，有几个。并查看wind列的最大值。Ozone<-c(41,36,12,18,NA,28)Solar.R<-c(190,118,149,31
5、3,NA,NA)wind<-c(7.4,8.0,12.6,11.5,14.3,14.9)Temp<-c(67,82,74,62,86,66)date<-c("1997/05/01","1997/05/02","1997/05/03","1997/05/04","1997/05/05","1997/05/06")air<-data.frame(date,Ozone,Solar.R,wind,Temp,stringsAsFactors=FALSE)2.使用class（）函数查看date函数的类型，并将其转化为data型，格式为月/日/年。
6、3.使用subset（）根据Temp列获取air中Temp大于60小于70的数据。4.将air中含有缺失值的列去掉。5.找出Temp中大于85的值将其设置为缺失值。6.创建一个air1包含两个列q1，q2。用cbind函数添加到air中。7.使用names函数查看air的列名，并根据列自己创建一个数据框。使用rbind函数添加到air中三、实验要求要求学生会用subset获取子集，学会对缺失值进行一些简单的处理和对一些异常值的查找和修改。。7。实验六高级数据管理一、实验目的1.学会简单的数值和字符处理函数。2.学会自己编写一个函数。二
7、、实验内容1.使用下面代码创建roster数据集。Student<-c("JohnDavis","AngelaWilliams","BullwinkleMoose","DavidJones","JaniceMarkhammer","CherylCushing","ReuvenYtzrhak","GregKnox","JoelEngland","MaryRayburn")Math<-c(502,600,412,358,495,512,410,625,573,522)Science<-c(95,99,80,82,75,85,80,95,8
8、9,86)English<-c(25,22,18,15,20,28,15,30,27,18)roster<-data.frame(Student,Math,Science,English,stringsAsFactors
