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數(shù)據(jù)分析方法r語言 r語言和sas哪個更適合制造行業(yè)的數(shù)據(jù)分析?

   2023-04-28 企業(yè)服務(wù)招財貓130
核心提示:r語言和sas哪個更適合制造行業(yè)的數(shù)據(jù)分析?1.r語言比較好用,SAS語言比較晦澀。2.行與行之間的r比SAS更容易計算。比R更成熟,很多分析不用寫函數(shù)就可以直接用。在處理大數(shù)據(jù)方面更有優(yōu)勢。可以根據(jù)

r語言和sas哪個更適合制造行業(yè)的數(shù)據(jù)分析?

1.r語言比較好用,SAS語言比較晦澀。2.行與行之間的r比SAS更容易計算。比R更成熟,很多分析不用寫函數(shù)就可以直接用。在處理大數(shù)據(jù)方面更有優(yōu)勢。可以根據(jù)自己的情況選擇。

r語言data函數(shù)怎么用?

使用分析

r語言是一種高效的數(shù)據(jù)處理工具。在理解之前,先簡單解釋一下管道函數(shù)的用法。

如何使用管道功能

有三種常用的管道函數(shù):

%in%:表示包含在

%gt%:表示向右通過。

%$%:表示向右傳遞列,可以直接按列操作。

施用

1.首先,格式化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%gt%

()

2.根據(jù)以下五個變量總結(jié)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%gt%

()%$%

。[,.(valuesum(value,na.rmTRUE)),

由c(

r語言table函數(shù)出來后怎么使用?

使用分析

r語言是一種高效的數(shù)據(jù)處理工具。在理解之前,先簡單解釋一下管道函數(shù)的用法。

如何使用管道功能

有三種常用的管道函數(shù):

%in%:表示包含在

%gt%:表示向右通過。

%$%:表示向右傳遞列,可以直接按列操作。

施用

1.首先,格式化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%gt%

()

2.根據(jù)以下五個變量總結(jié)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%gt%

()%$%

。[,.(valuesum(value,na.rmTRUE)),

按c(#34周期#34、#34索引#34、#34區(qū)域#34、#34id1#34、#34id2#34)]

3.按某個類別列的變量值過濾。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%$%

。[索引%in%c(#34UV#34、#34DB#34、#34XS#34),]

4.更改“類別”列中的變量名

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%$%

。[索引名#34DB#34,索引名:#34DB_PV#34]%$%

。[ind:#34GZ_UV#34]%$

。[ind:#34XSLZ_UV#34]

5.取一列中所有值的前6個字母。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%$%

。[,#34echo3-@。com#34(id1substr(id1,1,6),

id2substr(id2,1,6))]%$%

。[,.(valuesum(value,na.rmTRUE)),

按c(#34周期#34、#34索引#34、#34區(qū)域#34、#34id1#34、#34id2#34)]

6.篩選列

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%$%

。[,.(周期,id1,id2,面積,索引,值)]

7.篩選等級

中尉軍銜。P[ID2%in%target,。(ID2,月,省ID,省,索引名稱,值adjper)]

8.更改列名

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%gt%

集合名稱(c(#34period#34、#34car_id1#34、#34car_id2#34、#34area#34、#34value#34)、c(#34Month#34、#34ID1#34、#34ID2#34、#34Province#34、#34Value#34))

9.按列合并表并篩選一些列。

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)%gt%

merge(data2,by.x#34Province#34,by.y#34Province#34,all.xTRUE)%$%

。[,.(月份,省份,ID,索引名稱,ID2,值)]

9.1合并后出現(xiàn)重復的列名。

新數(shù)據(jù)lt-數(shù)據(jù)%gt%

合并(數(shù)據(jù)2,

by.xc(#34ID1#34、#34ID2#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Province#34、#34Index_name#34),

by.yc(#34ID2#34、#34ID1#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Province#34、#34Index_name#34),

后綴c(#34_P#34,#34_N#34))

10.定義新列

new_datalt-new_data[,#34:#34(Scor:row_nnumber(-分數(shù)),

按c(#34ID2#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Provinc:NULL]

 
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