r语言 新增一列数字类型_R语言数据处理120题，终于有人来照顾用R的孩子了

本文来源：和鲸社区优秀创作者 @刘早起

本套习题源于Pandas进阶修炼120题系列。但由于R语言和Pandas有部分差别较大，在尽量不修改原题的基础上制作完成。

本项目包含基础、基本数据处理、金融数据处理、科学计算、补充内容 5个部分。一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！

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R语言数据处理120题​www.kesci.com

所有代码均已在本地测试通过，但是由于不同包的版本不同可能会导致代码报错

请自行按照提示修改或者百度解决

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PART 1 基础

1.数据创建

### 方法1
df <- data.frame(
  "grammer" = c("Python","C","Java","GO",NA,"SQL","PHP","Python"),
  "score" = c(1,2,NA,4,5,6,7,10)
)
df

### 方法2
library(tibble)
df <- tibble(
  "grammer" = c("Python","C","Java","GO",NA,"SQL","PHP","Python"),
  "score" = c(1,2,NA,4,5,6,7,10)
)

2.数据提取

提取含有字符串"Python"的行

df[which(df$grammer == 'Python'),]

3.数据提取

输出df的所有列名

names(df)

4.数据修改

修改第二列列名为'popularity'

options(warn=-1)
library(dplyr)
library(tidyverse)
df <- df %>% rename(popularity = score)
df

5.数据统计

统计grammer列中每种编程语言出现的次数

table(df$grammer)

6.缺失值处理

将空值用上下值的平均值填充

library(Hmisc)
index <- which(is.na(df$popularity))
df$popularity <- impute(df$popularity,
                       (unlist(df[index-1, 2] +
                               df[index+1, 2]))/2)

7.数据提取

提取popularity列中值大于3的行

df %>%
  filter(popularity > 3)

8.数据去重

按照grammer列进行去重

df[!duplicated(df$grammer),]

9.数据计算

计算popularity列平均值

## 第一种
mean(df$popularity)

## 第二种
df %>%
  summarise(mean = mean(popularity))

10.格式转换

将grammer列转换为list

unlist(df$grammer)

11.数据保存

将DataFrame保存为EXCEL

#R对EXCEL文件不太友好
#第一种方法：利用readr包转为csv再用EXCEL打开
#文件本质依然是csv
library(readr)
write_excel_csv(df,'filename.csv')

12.数据查看

查看数据行列数

dim(df)

13.提取数据

提取popularity列值大于3小于7的行

library(dplyr)
df %>%
  filter(popularity > 3 & popularity <7)

14.数据处理

交换两列数据

df <- df %>%
    select(popularity,everything())

15.数据提取

提取popularity列最大值所在行

df %>%
  filter(popularity == max(popularity))

16.数据查看

查看最后5行数据

tail(df,5)

17.数据修改

删除最后一数据

df[-dim(df)[1],]

18.数据修改

添加一行数据['Perl',6.6]

row <- data.frame(
  "grammer" = c("Perl"),
  "popularity" = c(6.6)
) # 需要和列的位置对应
df <- rbind(df,row)

19.数据排序

对数据按照"popularity"列值的大小进行排序

df <- df %>%
  arrange(popularity)

20.数据统计

统计grammer列每个字符串的长度

library(Hmisc)
library(stringr)
df$grammer <- impute(df$grammer,'R')
str_length(df$grammer)

df$len_str <- str_length(df$grammer)

PRAT 2 基本数据处理

21.读取本地Excel数据

library(readr)
df <- read_csv('pandas120.csv')

22.查看df数据前5行

# 默认是6行，可指定行数
head(df,5)

23.将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值

library(stringr)
df$salary <- df$salary %>%
  str_replace_all('k','') %>%
  str_split('-',simplify = T) %>%
  apply(2,as.numeric) %>%
  rowMeans() * 1000
df

24.将数据根据学历进行分组并计算平均薪资

library(dplyr)
library(tibble)
df %>%
  group_by(education) %>%
  summarise(mean = mean(salary))

25.将createTime列时间转换为月-日

#转化后该列属性是 字符串，R中对时间格式要求严格
df$createTime <- as.Date(df$createTime) %>%
  str_replace('2020-','')

26.查看索引、数据类型和内存信息

str(df)

# 内存查看需要用到其他的库
library(pryr)
object_size(df)
# 6.66 kB

27查看数值型列的汇总统计

summary(df)

28.新增一列根据salary将数据分为三组

#用ifelse也可以
#底层原理有差别但实现结果一样
df <- df %>%
  mutate(categories = case_when(
    df$salary >= 0 & df$salary < 5000 ~ '低',
    df$salary >= 5000 & df$salary < 20000 ~ '低',
    TRUE ~ '高'
  ))

29.按照salary列对数据降序排列

df %>%
  arrange(desc(salary))

30.取出第33行数据

df[33,]

31.计算salary列的中位数

median(df$salary)

32.绘制薪资水平频率分布直方图

library(ggplot2)

df %>%
  ggplot(aes(salary)) +
  geom_histogram(bins = 10) # 这个跟python的bins一致

33.绘制薪资水平密度曲线

df %>%
  ggplot(aes(salary)) +
  geom_density() +
  xlim(c(0,70000))

34.删除最后一列categories

df <- df[,-4]

35.将df的第一列与第二列合并为新的一列

df <- df %>%
  mutate(test = paste0(df$education,df$createTime))

36.将education列与salary列合并为新的一列

备注：salary为int类型，操作与35题有所不同

df <- df %>%
  mutate(test1 =
           paste0(df$salary,df$education))

37.计算salary最大值与最小值之差

df %>%
  summarise(delta = max(salary) - min(salary)) %>%
  unlist()

38.将第一行与最后一行拼接

rbind(df[1,],df[dim(df)[1],])

39.将第8行数据添加至末尾

rbind(df,df[8,])

40.查看每列的数据类型

str(df)

41.将createTime列设置为索引

df %>%
  tibble::column_to_rownames('createTime')

42.生成一个和df长度相同的随机数dataframe

df1 <- sapply(135,function(n) {
  replicate(n,sample(1:10,1))
})
# 列名暂时不一样，下一题重命名

43.将上一题生成的dataframe与df合并

df <- cbind(df,df1) %>%
  rename(`0` = df1)
# 非常规命名需要用``包裹变量名

44.生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列

df <- df %>%
  mutate(new = salary - `0`)

45.检查数据中是否含有任何缺失值

# 这个包的结果呈现非常有趣
library(mice)
md.pattern(df)

46.将salary列类型转换为浮点数

as.double(df$salary)

47.计算salary大于10000的次数

df %>%
  filter(salary > 10000) %>%
  dim(.) %>%
  .[1]

48.查看每种学历出现的次数

table(df$education)

49.查看education列共有几种学历

length(unique(df$education))
# [1] 4

50.提取salary与new列的和大于60000的最后3行

df[df$salary + df$new > 60000,] %>%
  .[nrow(.)-3+1:nrow(.),] %>%
  na.omit(.)

PART 3 金融数据处理

51.读取本地Excel数据

library(readr)
df <- read_csv('600000.SH.csv')

52.查看数据前三行

head(df,3)

53.查看每列数据缺失值情况

colSums(is.na(df))

54.提取日期列含有空值的行

df[is.na(df$日期),]

55.输出每列缺失值具体行数

library(glue)

for (i in names(df)){
  if(sum(is.na(df[,'日期'])) != 0){
    res1 <- which(is.na(df[,i]))
    res2 <- paste(res1,collapse = ',')
    print(glue('列名："{i}", 第[{res2}]行有缺失值'))
  }
}

56.删除所有存在缺失值的行

df <- na.omit(df)

57.绘制收盘价的折线图

library(ggplot2)

df %>%
  ggplot(aes(日期,`收盘价(元)`)) +
  geom_line()

58.同时绘制开盘价与收盘价

df %>%
  ggplot() +
  geom_line(aes(日期,`收盘价(元)`), size=1.2, color='steelblue') +
  geom_line(aes(日期,`开盘价(元)`), size=1.2, color='orange') +
  ylab(c('价格(元)'))
## 这种画出来没有图例，当然可以手动添加，但为了映射方便可以用另一种方法

## 方法二
library(tidyr)

df %>%
  select(日期,`开盘价(元)`,`收盘价(元)`) %>%
  pivot_longer(c(`开盘价(元)`,`收盘价(元)`),
               names_to='type',values_to='price') %>%
  ggplot(aes(日期,price,color=type)) +
  geom_line(size=1.2) +
  scale_color_manual(values=c('steelblue','orange')) +
  theme_bw() +
  theme(
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    legend.title = element_blank(),
    legend.position = c(0.86, 0.9)
  )

59.绘制涨跌幅的直方图

df %>%
  ggplot(aes(`涨跌幅(%)`)) +
  geom_histogram()
# 可以指定bins

60.让直方图更细致

df %>%
  ggplot(aes(`涨跌幅(%)`)) +
  geom_histogram(bins=30)

61.以data的列名创建一个dataframe

temp <- as_tibble(names(df))

62.打印所有换手率不是数字的行

#换手率这一列属性为chr，需要先强转数值型
#如果转换失败会变成NA，判断即可
df[is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),]

63.打印所有换手率为--的行

df %>%
  filter(`换手率(%)` == '--')

64.重置data的行号

rownames(df) <- NULL

# 如果是tibble则索引始终是按顺序

65.删除所有换手率为非数字的行

df[!is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),]
# 或者根据前几题的经验，非数字就是'--'
df <- df %>%
  filter(`换手率(%)` != '--')

66.绘制换手率的密度曲线

df$`换手率(%)` <- as.double(df$`换手率(%)`)
ggplot(df) +
  geom_density(aes(`换手率(%)`))

67.计算前一天与后一天收盘价的差值

df %>%
  summarise(delta = `收盘价(元)` - lag(`收盘价(元)`))

68.计算前一天与后一天收盘价变化率

df %>%
  summarise(pct_change = (`收盘价(元)` - lag(`收盘价(元)`))/lag(`收盘价(元)`))

69.设置日期为索引

df %>%
  column_to_rownames(var='日期')

70.以5个数据作为一个数据滑动窗口，在这个5个数据上取均值(收盘价)

library(RcppRoll)
df %>%
  transmute(avg_5 = roll_mean(`收盘价(元)`,n = 5,align="right",fill = NA))

71.以5个数据作为一个数据滑动窗口，计算这五个数据总和(收盘价)

df %>%
  transmute(sum_5 = roll_sum(`收盘价(元)`,n = 5,align="right",fill = NA))

72.将收盘价5日均线、20日均线与原始数据绘制在同一个图上

df %>%
  mutate(avg_5 = roll_mean(`收盘价(元)`,n = 5,align="right",fill = NA),
         avg_20 = roll_mean(`收盘价(元)`,n = 20,align="right",fill = NA)) %>%
  ggplot() +
  geom_line(aes(日期,`收盘价(元)`),color = 'steelblue',size = 1.2) +
  geom_line(aes(日期,avg_5),color = 'orange',size = 1.2) +
  geom_line(aes(日期,avg_20),color = 'green',size = 1.2)

73.按周为采样规则，取一周收盘价最大值

library(plyr)

res <- dlply(df,.(cut(日期,"1 week")),"[")
res_max <- sapply(res,function(n)max(n$`收盘价(元)`),simplify=TRUE)
as.data.frame(res_max)

74.绘制重采样数据与原始数据

res %>%
  rownames_to_column('date')
res$date <- as.Date(res$date)

ggplot(df) +
  geom_line(aes(日期,`收盘价(元)`),color = 'steelblue',size = 1.2) +
  geom_line(data = res, aes(date,res_max),
            color = 'orange',size = 1.2)

75.将数据往后移动5天

lag(df,5)

76.将数据向前移动5天

lead(df,5)

77.使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值

#R中没有expanding完全一致的函数
#考虑到expanding实际功能就是累积均值
#可以用cummean
#但cummean的功能和我预想的不同
#可能是包之间相互干扰
#最后采用cumsum/1:n的形式完成本题

res <- df %>%
  transmute(cummean = cumsum(`开盘价(元)`)/1:dim(df)[1])

78.绘制上一题的移动均值与原始数据折线图

library(tidyr)
df %>%
  cbind(res) %>%
  dplyr::rename(Opening_Price = `开盘价(元)`,
         Expanding_Open_Mean = cummean) %>%
  select(日期,Opening_Price,Expanding_Open_Mean) %>%
  pivot_longer(c(Opening_Price,Expanding_Open_Mean),
               names_to = 'type',
               values_to ='price') %>%
  ggplot(aes(日期,price,color = type)) +
  geom_line(size=1.2) +
  scale_color_manual(values=c('orange','steelblue')) +
  theme_bw() +
  theme(
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    legend.title = element_blank(),
    legend.position = c(0.9, 0.9)
  )

79.计算布林指标

df <- df %>%
  mutate(avg_20 = roll_mean(`收盘价(元)`,n = 20,align="right",fill = NA),
         upper_bound = avg_20 + 2 * roll_sd(`收盘价(元)`,n = 20,align="right",fill = NA),
         lower_bound = avg_20 - 2 * roll_sd(`收盘价(元)`,n = 20,align="right",fill = NA))

80.计算布林线并绘制

df %>%
  dplyr::rename(former_30_days_rolling_Close_mean = avg_20,
                Closing_Price = `收盘价(元)`) %>%
  select(日期,Closing_Price,
           former_30_days_rolling_Close_mean,upper_bound,lower_bound) %>%
  pivot_longer(c(Closing_Price,former_30_days_rolling_Close_mean,upper_bound,lower_bound),
               names_to = 'type',
               values_to ='price') %>%
  ggplot(aes(日期,price,color = type)) +
  geom_line(size=1.2) +
  scale_color_manual(values=c('steelblue','orange','red','green')) +
  theme_bw() +
  theme(
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    legend.title = element_blank(),
    legend.position = c(0.6, 0.2)
  )

PART 4 科学计算

备注：在Pandas120题中，本期为NumPy结合，R中则没有NumPy，尽可能保持一致

81.查看包的版本

packageVersion("tidyverse")

packageVersion("dplyr")

82.从数组创建DataFrame

df1 <- sapply(20,function(n) {
  replicate(n,sample(1:100,1))
}) %>%
  as.data.frame(.) %>%
  dplyr::rename(`0` = V1)

83.生成20个0-100固定步长的数

df2 <- as.data.frame(seq(0,99,5)) %>%
  dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)")

84.生成20个指定分布(如标准正态分布)的数

df3 <- as.data.frame(rnorm(20,0,1)) %>%
  dplyr::rename(`0` = "rnorm(20, 0, 1)")

85.将df1，df2，df3按照行合并为新DataFrame

df <- rbind(df1,df2,df3)

86.将df1，df2，df3按照列合并为新DataFrame

df <- cbind(df1,df2,df3)
names(df) <- c(0,1,2)

87.查看df所有数据的最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大值

summary(unlist(df))

88.修改列名为col1,col2,col3

df <- df %>%
  dplyr::rename(col1 = 1,
                col2 = 2,
                col3 = 3)
# 或者用类似pandas的方法
names(df) <- c('col1','col2','col3')

89.提取第一列中不在第二列出现的数字

df[!(df$col1 %in% df$col2),1]

90.提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字

count(unlist(c(df$col1,df$col2))) %>%
  arrange(desc(freq)) %>%
  filter(row_number() <= 3)

91.提取第一列中可以整除5的数字位置

which(df['col1'] %% 5==0)

92.计算第一列数字前一个与后一个的差值

df %>%
  summarise(col1 - lag(col1)) %>%
  na.omit(.) # 不去NA也可以，pandas没有去除

93.将col1,col2,clo3三列顺序颠倒

df %>%
  select(col3,col2,everything())

94.提取第一列位置在1,10,15的数字

df[c(1,10,15) + 1,1]

95.找第一列的局部最大值位置,即比它前一个与后一个数字的都大的数字

res1 <- which((df$col1 - lag(df$col1) > 0))
res2 <- which((df$col1 - lead(df$col1) > 0))

intersect(res1,res2)
# [1] 3 5 7 12 14 17 19

# 另一种方法，类似pandas的用符号判断

res <- sign(df$col1 - lag(df$col1))

which(res - lag(res) == -2) - 1
# # [1] 3 5 7 12 14 17 19

96.按行计算df的每一行均值

rowMeans(df)

97.对第二列计算移动平均值

备注：每次移动三个位置，不可以使用自定义函数

library(RcppRoll)

df %>%
  summarise(avg_3 = roll_mean(col2, n=3))

98.将数据按照第三列值的大小升序排列

df <- df %>%
  arrange(col3)

99.将第一列大于50的数字修改为'高'

df[df$col1 > 50,1] <- '高'

100.计算第一列与第二列之间的欧式距离

# 可以利用概念计算
res <- (df$col1 - df$col2) ^ 2
sqrt(sum(res))
# [1] 197.0102

# 也可以利用dist函数，但需要形成两个不同的观测
dist(rbind(df$col1,df$col2))
# 1
# 2 197.0102

PART 5 一些补充

101.从CSV文件中读取指定数据

从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列

#一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法
#如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法
#基本思想先读取较少的数据获取列名
#给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时NULL列丢失即可

res <- read.csv('数据1.csv',encoding = 'GBK',nrows = 3)
classes <- sapply(res, class)
classes[-match(c('positionName','salary'),names(classes))] <-
  rep('NULL', length(classes) - 2)

df <- read.csv('数据1.csv',encoding = 'GBK',nrows = 10,
               colClasses = classes)

102.从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高

library(readr)

df2 <- read_csv('数据2.csv') %>%
  mutate('学历要求',
         '薪资水平' = ifelse(
           薪资水平 > 10000,'高','低'))

103.从上一题数据中，对薪资水平列每隔20行进行一次抽样

df2[seq(1,dim(df2)[1],20),]

104.将数据取消使用科学计数法

df <- tibble(data = runif(10)^10)
round(df,3)

105.将上一题的数据转换为百分数

tibble(data = str_glue('{round(df$data * 100,2)}%'))

106.查找上一题数据中第3大值的行号

df %>%
  mutate(nrow = rownames(.)) %>%
  arrange(desc(data)) %>%
  filter(row_number() == 3) %>%
  select(nrow)

107.反转df的行

df %>%
  arrange(desc(rownames(.)))

108.按照多列对数据进行合并

df1 <- data.frame(
  "key1" = c("K0","K0","K1","K2"),
  "key2" = c("K0","K1","K0","K1"),
  "A" = paste0('A',0:3),
  "B" = paste0('B',0:3)
)

df2 <- data.frame(
  "key1" = c("K0","K1","K1","K2"),
  "key2" = paste0('K',rep(0,4)),
  "C" = paste0('C',0:3),
  "D" = paste0('D',0:3)
)

full_join(df1,df2,by = c('key1','key2')) %>%
  na.omit(.)

109.按照多列对数据进行合并,只保存df1的数据

left_join(df1,df2,by = c('key1','key2'))

110.再次读取数据1并显示所有的列

数据中由于列数较多中间列不显示

df <- read_csv('数据1.csv', locale = locale(encoding = "GBK")) %>%
  print(width = Inf)

111.查找secondType与thirdType值相等的行号

df %>%
  mutate(nrow = rownames(.)) %>%
  filter(secondType == thirdType) %>%
  select(nrow) %>%
  unlist()

112.查找薪资大于平均薪资的第三个数据

df %>%
  mutate(nrow = rownames(.)) %>%
  filter(salary > mean(salary)) %>%
  select(nrow) %>%
  filter(row_number() == 3)
# # A tibble: 1 x 1
# nrow
# 
# 1 6

113.将上一题数据的salary列开根号

df %>%
  summarise(salary_sqrt = sqrt(salary))

114.将上一题数据的linestaion列按_拆分

df <- df %>%
  mutate(split = str_split(linestaion,'_'))

115.查看上一题数据中一共有多少列

length(df)

116.提取industryField列以'数据'开头的行

df[grep("^数据", df$industryField),]

117.以salary score 和 positionID制作数据透视

df <- df %>%
  group_by(positionId) %>%
  dplyr::summarise(salary = mean(salary),
            score = mean(score)) %>%
  as.data.frame(.)
rownames(df) <- NULL
tibble::column_to_rownames(df,var='positionId')

118.同时对salary、score两列进行计算

res <- df %>%
  select(salary,score) %>%
  pivot_longer(c(salary,score),names_to = 'type',values_to = 'value') %>%
  group_by(type) %>%
  summarise(sum = sum(value),mean = mean(value),min = min(value))

rownames(res) <- NULL

res %>%
  column_to_rownames('type') %>%
  t(.)

119.对不同列执行不同的计算

对salary求平均，对score列求和

df %>%
  summarise(salary_sum = sum(salary),
            score_mean = mean(score))

120.计算并提取平均薪资最高的区

df 

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R语言数据处理120题​www.kesci.com