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R語言（入門小練習篇）
2016-03-30
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R語言（入門小練習篇）

問題：

一組學生參加了數(shù)學、科學和英語考試。為了給所有的學生確定一個單一的成績衡量指標，需要將這些科目的成績組合起來。另外，還想將前20%的學生評定為A，接下來20%的學生評定為B，以此類推。最后，希望按字母順序?qū)W生排序。

Excel中的數(shù)據(jù)表（自己一個個敲的，最討厭做的事情TT）


StuId StuName Math Science English
1 John Davis 502 95 25
2 Angela Williams 465 67 12
3 Bull Jones 621 78 22
4 Cheryl Cushing 575 66 18
5 Reuven Ytzrhak 454 96 15
6 Joel Knox 634 89 30
7 Mary Rayburn 576 78 37
8 Greg England 421 56 12
9 Brad Tmac 599 68 22
10 Tracy Mcgrady 666 100 38

step1：輸入數(shù)據(jù)——R語言導入xlsx

1 #1數(shù)據(jù)輸入 2 install.packages("xlsx") 3 library(xlsx) 4 workbook<-"D:/R語言/code/R語言實戰(zhàn)前五章小試身手/StuScore.xlsx"#也可用‘\\’注意轉(zhuǎn)義字符 5 StuScore<-read.xlsx(workbook,1)#1表示sheet1 6 StuScore

step2：數(shù)據(jù)預處理——將變量進行標準化

因為數(shù)學，科學和英語考試的分值不同（均值和標準差均有較大差異），在組合之前要讓他們變得可以比較

方法：變量標準化，把每科成績都用單位標準差表示

tips：

所謂數(shù)據(jù)的標準化是指中心化之后的數(shù)據(jù)在除以數(shù)據(jù)集的標準差，即數(shù)據(jù)集中的各項數(shù)據(jù)減去數(shù)據(jù)集的均值再除以數(shù)據(jù)集的標準差。 例如有數(shù)據(jù)集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3,其標準差為1.87，那么標準化之后的數(shù)據(jù)集為(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87,即：-1.069,-0.535,0,1.604,0 數(shù)據(jù)中心化和標準化的意義是一樣的，為了消除量綱對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的影響。


這里使用scale()可以直接實現(xiàn)

1 > #2數(shù)據(jù)預處理 2 > options(digits=2)#限定為2位小數(shù) 3 > afterscale<-scale(StuScore[,3:5]) 4 > afterscale 5 Math Science English 6 [1,] -0.58 1.040 0.20 7 [2,] -1.02 -0.815 -1.17 8 [3,] 0.82 -0.086 -0.12 9 [4,] 0.28 -0.881 -0.54 10 [5,] -1.15 1.106 -0.86 11 [6,] 0.98 0.643 0.73 12 [7,] 0.29 -0.086 1.47 13 [8,] -1.54 -1.544 -1.17 14 [9,] 0.56 -0.749 -0.12 15 [10,] 1.35 1.372 1.57 16 attr(,"scaled:center") 17 Math Science English 18 551 79 23 19 attr(,"scaled:scale") 20 Math Science English 21 84.7 15.1 9.5

這里，有兩個疑問：

1.說好的輸出兩位小數(shù)呢？Science那一欄輸出的都是三位小數(shù)，怎么回事？


2.這是什么東東？


  1. 1 attr(,"scaled:center") 2 Math Science English 3 551 79 23 4 attr(,"scaled:scale") 5 Math Science English 6 84.7 15.1 9.5

    scale方法中的兩個參數(shù)center和scale的解釋：
    1.center和scale默認為真,即T或者TRUE
    2.center為真表示數(shù)據(jù)中心化
    3.scale為真表示數(shù)據(jù)標準化


也就是說：center表示一列數(shù)據(jù)的均值，scale則表示標準差（有興趣的同學，可以用Excel的STDEV函數(shù)驗證一下）

step3:通過函數(shù)mean()來計算各行的均值以及獲得綜合得分，并使用cbind()將其添加到花名冊中

1 > #3在afterscale中計算標準差均值，并將其添加到StuScore 2 > score<-apply(afterscale,1,mean)#1表示行，mean表示均值函數(shù) 3 > StuScore<-cbind(StuScore,score) 4 > StuScore 5 StuId StuName Math Science English score 6 1 1 John Davis 502 95 25 0.22 7 2 2 Angela Williams 465 67 12 -1.00 8 3 3 Bull Jones 621 78 22 0.21 9 4 4 Cheryl Cushing 575 66 18 -0.38 10 5 5 Reuven Ytzrhak 454 96 15 -0.30 11 6 6 Joel Knox 634 89 30 0.78 12 7 7 Mary Rayburn 576 78 37 0.56 13 8 8 Greg England 421 56 12 -1.42 14 9 9 Brad Tmac 599 68 22 -0.10 15 10 10 Tracy Mcgrady 666 100 38 1.43

Step4:函數(shù)quantile()給出學生綜合得分的百分位數(shù)

quantile(x,probs):求分位數(shù)，其中x為待求分位數(shù)的數(shù)值型向量，probs為一個由[0,1]之間的概率值組成的數(shù)值向量

1 > afterquantile<-quantile(score,c(.8,.6,.4,.2)) 2 > afterquantile 3 80% 60% 40% 20% 4 0.60 0.21 -0.18 -0.50

step5：使用邏輯運算符，把score轉(zhuǎn)為等級（離散型）

1 > #5使用邏輯運算符，把score轉(zhuǎn)為等級（離散型） 2 > StuScore$grade[score>=afterquantile[1]]<-"A" 3 > StuScore$grade[score<afterquantile[1]&&score>=afterquantile[2]]<-"B" 4 > StuScore$grade[score<afterquantile[2]&&score>=afterquantile[3]]<-"C" 5 > StuScore$grade[score<afterquantile[3]&&score>=afterquantile[4]]<-"D" 6 > StuScore$grade[score<afterquantile[4]]<-"E" 7 > StuScore 8 StuId StuName Math Science English score grade 9 1 1 John Davis 502 95 25 0.22 B 10 2 2 Angela Williams 465 67 12 -1.00 E 11 3 3 Bull Jones 621 78 22 0.21 B 12 4 4 Cheryl Cushing 575 66 18 -0.38 E 13 5 5 Reuven Ytzrhak 454 96 15 -0.30 E 14 6 6 Joel Knox 634 89 30 0.78 B 15 7 7 Mary Rayburn 576 78 37 0.56 B 16 8 8 Greg England 421 56 12 -1.42 E 17 9 9 Brad Tmac 599 68 22 -0.10 E 18 10 10 Tracy Mcgrady 666 100 38 1.43 B

Step6:使用strsplit()以空格為界把學生姓名拆分為姓氏和名字

1 > #Step6:使用strsplit()以空格為界把學生姓名拆分為姓氏和名字 2 > name<-strsplit((StuScore$StuName)," ") 3Error in strsplit((StuScore$StuName), " ") : non-character argument4 > name 5 [1] "Jim" "Tony" "Lisa" "Tom"


這里出錯了，原因很明確，沒有字符型的參數(shù)傳入，反應(yīng)過來，原來是用execl導入的時候，StuName那一列默認的是什么類型的呢？我們來檢測一下

1 > is.numeric(StuScore$StuName) 2 [1] FALSE 3 > is.logical(StuScore$StuName) 4 [1] FALSE 5 > is.character(StuScore$StuName) 6 [1] FALSE 7 > is.complex(StuScore$StuName) 8 [1] FALSE 9 > help(type) 10 > typeof(StuScore$StuName) 11 [1] "integer"

因此，我們把他改為字符型

1 > #Step6:使用strsplit()以空格為界把學生姓名拆分為姓氏和名字 2 > StuScore$StuName<-as.character(StuScore$StuName) 3 > is.character(StuScore$StuName) 4 [1] TRUE 5 > name<-strsplit(StuScore$StuName," ") 6 > name 7 [[1]] 8 [1] "John" "Davis" 9 10 [[2]] 11 [1] "Angela" "Williams" 12 13 [[3]] 14 [1] "Bull" "Jones" 15 16 [[4]] 17 [1] "Cheryl" "Cushing" 18 19 [[5]] 20 [1] "Reuven" "Ytzrhak" 21 22 [[6]] 23 [1] "Joel" "Knox" 24 25 [[7]] 26 [1] "Mary" "Rayburn" 27 28 [[8]] 29 [1] "Greg" "England" 30 31 [[9]] 32 [1] "Brad" "Tmac" 33 34 [[10]] 35 [1] "Tracy" "Mcgrady"

Step7：把name分成Firstname和LastName，加入到StuScore中

1 > #7把name分成Firstname和LastName，加入到StuScore中 2 > FirstName<-sapply(name,"[",1) 3 > LastName<-sapply(name,"[",2) 4 > StuScore<-cbind(FirstName,LastName,StuScore[,-1]) 5 > StuScore 6 FirstName LastName LastName StuName Math Science English score grade 7 1 John Davis Davis John Davis 502 95 25 0.22 B 8 2 Angela Williams Williams Angela Williams 465 67 12 -1.00 E 9 3 Bull Jones Jones Bull Jones 621 78 22 0.21 B 10 4 Cheryl Cushing Cushing Cheryl Cushing 575 66 18 -0.38 E 11 5 Reuven Ytzrhak Ytzrhak Reuven Ytzrhak 454 96 15 -0.30 E 12 6 Joel Knox Knox Joel Knox 634 89 30 0.78 B 13 7 Mary Rayburn Rayburn Mary Rayburn 576 78 37 0.56 B 14 8 Greg England England Greg England 421 56 12 -1.42 E 15 9 Brad Tmac Tmac Brad Tmac 599 68 22 -0.10 E 16 10 Tracy Mcgrady Mcgrady Tracy Mcgrady 666 100 38 1.43 B 17 >

Step8：order排序

1 > #8order()排序 2 > StuScore[order(LastName,FirstName),] 3 FirstName LastName LastName StuName Math Science English score grade 4 4 Cheryl Cushing Cushing Cheryl Cushing 575 66 18 -0.38 E 5 1 John Davis Davis John Davis 502 95 25 0.22 B 6 8 Greg England England Greg England 421 56 12 -1.42 E 7 3 Bull Jones Jones Bull Jones 621 78 22 0.21 B 8 6 Joel Knox Knox Joel Knox 634 89 30 0.78 B 9 10 Tracy Mcgrady Mcgrady Tracy Mcgrady 666 100 38 1.43 B 10 7 Mary Rayburn Rayburn Mary Rayburn 576 78 37 0.56 B 11 9 Brad Tmac Tmac Brad Tmac 599 68 22 -0.10 E 12 2 Angela Williams Williams Angela Williams 465 67 12 -1.00 E 13 5 Reuven Ytzrhak Ytzrhak Reuven Ytzrhak 454 96 15 -0.30 E 14 >


雖然是照著書本上做的，但是，代碼必須要自己敲一遍，過程中遇到的一些小問題也解決了，就算菜鳥簡單入門。這樣樣例還可以繼續(xù)拓展，把R語言實戰(zhàn)前5章的內(nèi)容盡可能用一邊，可以繪制一些圖，等等，本文還會繼續(xù)更新。

為ScienceScore繪制條形圖

根據(jù)不同的分數(shù)等級，顯示不同的顏色。


1 #為StuScore繪制分組條形圖 2 install.packages("vcd") 3 library(vcd) 4 fill_colors<-c() #不同的等級，不同的顏色顯示 5 for(i in 1:length(StuScore$Science)){ 6 if(StuScore$Science[i]==100){ 7 fill_colors<-c(fill_colors,"red") 8 }else if(StuScore$Science[i]<100&&StuScore$Science[i]>=80){ 9 fill_colors<-c(fill_colors,"yellow") 10 }else if(StuScore$Science[i]<80&&StuScore$Science[i]>=60){ 11 fill_colors<-c(fill_colors,"blue") 12 }else{ 13 fill_colors<-c(fill_colors,"green") 14 } 15 } 16 barplot(StuScore$Science, #條形圖 17 main="Science Score", 18 xlab="Name",ylab="ScienceScore", 19 col=fill_colors, 20 names.arg=(paste(substr(FirstName,1,1),".",LastName)), #設(shè)定橫坐標名稱 21 border=NA, #條形框不設(shè)置邊界線 22 font.main=4, 23 font.lab=3, 24 beside=TRUE) 25 legend(x=8.8,y=100, #左上角點的坐標 26 cex=.8, #縮放比例 27 inset=5, 28 c("Excellent","Good","Ordinary","Bad"), 29 pch=c(15,16,17,19), #圖例中的符號 30 col=c("red","yellow","blue","green"), 31 bg="#821122", #背景色 32 xpd=TRUE, #可以在繪圖區(qū)之外顯示 33 text.font=8, 34 text.width=.6, 35 text.col=c("red","yellow","blue","green") 36 )


遇到的問題說明：

起初在設(shè)置了20行的名稱時，顯示了全名，因此出現(xiàn)了一下情況：

031139541495962

因為名稱太擠，顯示不出來。

解決辦法有三：


  1. 保存img時，增大像素值；
  2. 把名詞改為簡寫，即John Davis——>J.Davis
  3. 把名稱傾斜，與水平線呈一定的夾角
  4. 利用cex.names=.8對條形圖的表情進行微調(diào)（減小字號）


由于3沒有找到相應(yīng)的設(shè)置參數(shù)，所以這里采用了第二種方法。

最后的效果圖：

031200384151764

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }