r 字符串转化为数值_R语言系列3：高级数据管理

R语言系列3：高级数据管理

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此文内容为《R语言实战》的笔记，人民邮电出版社出版。

从高中电脑课学VB开始，大一课内开始学习C++，到后来大二为了数模学习Matlab，到大三为了搞深度学习自学Python，到研究生之初学习Stata——选择一门语言对我来说就像是小时候玩冒险岛，到10级的时候是转战士好还是弓箭手好一般的纠结。我查阅了很多B乎的文章，最后觉得可能R比较合适现在的我。

作为从Python转进来R的新手，我把可能会用经常需要用到或经常需要查阅的代码贴上来，主要是为了日后方便查找，就像“字典”一样。推文的顺序与教材不同，为了简洁，我还会删除一些我个人认为不太重要的章节。我还会按照自己的学习进度发布文章，请读者见谅。

本文章仅供学习参考，请勿转载，侵删！

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目录

• 5 高级数据管理
  • 5.2  数值和字符串处理函数
    • 5.2.1  数学函数
    • 5.2.2  统计函数
    • 5.2.3  概率函数
    • 5.2.4  字符处理函数
    • 5.2.5  其他实用函数
  • 5.4  控制流
    • 5.4.1  循环结构
    • 5.4.2  判断结构
    • 5.4.3  用户自定义函数
  • 5.6  整合与重构
    • 5.6.1  数据集的转置
    • 5.6.2  整合数据
    • 5.6.3  reshape2包

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第5章 高级数据管理

在第4章，我们学习了R中基本的数据处理方法。在第5章，我们主要浏览R中的多种数学、统计和字符处理函数，了解如何自己编写函数来实现数据处理和分析任务，并了解数据的整合和概述方法以及数据集的重塑和重构。

5.2 数值和字符处理函数

R中作为数据处理基石的函数，可以分为数值函数(数学、统计、概率)和字符串处理函数。

5.2.1 数学函数

R中常用的数学函数有：

== 函数 ==             == 描述 ==abs(x)                绝对值sqrt(x)               平方根ceiling(x)            不小于x的最小整数floor(x)              不大于x的最大整数trunc(x)              向0方向取整round(x, digits=n)    将x舍入为指定小数位数signif(x, digits=n)   将x舍入为指定的有效数字位数cos(x),sin(x),tan(x)  三角函数acos(x),asin(x),...   反三角函数cosh(x),sinh(x),...   双曲三角函数acosh(x),...          反双曲三角函数log(x, base=n)        对x取n为底数的对数log(x)                自然对数log10(x)              常用对数exp(x)                自然指数

对数据做变换是这些函数的主要用途。这些函数作用于vector或matrix或data.frame对象会作用于每一个独立的值，见：

V1 = c(1:10)V2 = c(11:20)M = matrix(V1, nrow = 2)D = data.frame(V1, V2)sqrt(V1)

##  [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068 2.449490 2.645751 2.828427##  [9] 3.000000 3.162278

sqrt(M)

##          [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]## [1,] 1.000000 1.732051 2.236068 2.645751 3.000000## [2,] 1.414214 2.000000 2.449490 2.828427 3.162278

sqrt(D)

##          V1       V2## 1  1.000000 3.316625## 2  1.414214 3.464102## 3  1.732051 3.605551## 4  2.000000 3.741657## 5  2.236068 3.872983## 6  2.449490 4.000000## 7  2.645751 4.123106## 8  2.828427 4.242641## 9  3.000000 4.358899## 10 3.162278 4.472136

5.2.2 统计函数

常用的统计函数如表所示：

== 函数 ==             == 描述 ==mean(x)                平均值median(x)              中位数sd(x)                  样本标准差 (用n-1)var(x)                 样本方差 (用n-1)mad(x)                 绝对中位数quantile(x, probs)     求分位数range(x)               求值域sum(x)                 求和diff(x, lag=n)         n阶差分min(x)                 最小值max(x)                 最大值scale(x,               数据中心化(center=TRUE)      cener=TRUE,      数据标准化(center和scale=TRUE)      scale=TRUE)

上面的函数一般会有na.rm选项，当na.rm=TRUE时会排除缺失值进行计算。具体请参考help(·)。

一个具体的应用是：

x mean(x)

## [1] 4.5

sd(x)

## [1] 2.44949

如果冗余地写，那么有：

x n meanx css sdx meanx

## [1] 4.5

sdx

## [1] 2.44949

5.2.3 概率函数

概率函数通常用来生成特征已知的模拟数据，以及在用于编写的统计函数中计算概率值。

在R中，概率函数形如：

[dpqr]分布名缩写()

其中：

• d = 概率密度函数(pdf, density的d)
• p = 累积分布函数(cdf, 给定分位点求概率p(X<=x)的p)
• q = 分位数函数(quantile function的q，给定概率p求分位数数，是p的反函数)
• r = 生成随机数(random)

例如：

x pdf cdf quan layout(matrix(c(1,2,3,3), 2, 2))plot(x, pdf, title("dnorm"))plot(x, cdf, title("pnorm"))plot(pretty(c(0,1), 100), quan, title("qnorm"))

另外：

# 位于 z=1.96 左侧的标准正态分布pdf下方的面积是多少(知道分位点求概率)pnorm(1.96)

## [1] 0.9750021

# 标准正态分布的0.9分位点值为多少(知道概率求分位点)qnorm(0.9750021)

## [1] 1.96

关于画图的命令会在下一篇推文介绍。

1.关于设定随机种子

每次生成为随机数的时候，函数都会使用一个不同的种子，因此也会产生不同的结果。你可以通过set.seed()指定某个种子，让随机的结果可以重现(reproducible)，见：

runif(5)

## [1] 0.9580880 0.9346797 0.5693708 0.6829771 0.6390400

runif(5)

## [1] 0.2776539 0.6784761 0.8737694 0.8826680 0.9218422

set.seed(1234)runif(5)

## [1] 0.1137034 0.6222994 0.6092747 0.6233794 0.8609154

set.seed(1234)runif(5)

## [1] 0.1137034 0.6222994 0.6092747 0.6233794 0.8609154

2.多元正态数据

在模拟研究和蒙特卡洛方法中，你经常需要获取来自给定均值向量和协方差的多元正态分布的数据。

MASS包中的mvrnorm()可以让这个问题变得容易，请先安装MASS包：

install.packages("MASS")

然后可以使用：

library(MASS)

## Warning: package 'MASS' was built under R version 4.0.2

options(digits = 3)set.seed(1234)mean sigma                   6721.2, 4700.9, -16.5,                  -47.1, -16.5, .3),                 nrow = 3, ncol = 3)mydata mydata names(mydata) mydata

##        Y     X1   X2## 1   74.5  90.43 4.16## 2  248.2 196.43 3.46## 3  351.0 236.71 3.15## 4  -56.3   4.26 4.62## 5  299.3 138.24 3.04## 6  291.0 179.52 2.88## 7  151.6 129.12 4.10## 8  148.4 144.53 3.54## 9  147.5 140.93 3.92## 10 161.4   9.96 3.21

5.2.4 字符处理函数

数学和统计函数是用来处理数值型数据的，而字符处理函数可以从文本中抽取需要的数据信息。常见的字符串处理函数有：

== 函数 ==                == 描述 ==nchar(x)                  计算x中的字符数量substr(x,start,end)       提取或替换字符串中的子串grep(pattern,x)           在x中搜索某种模式sub(pattern,              把x中pattern替换为replacement    replacement,    x)strsplit(x, split)        在split处分割向量x的元素paste(...,sep="")         连接字符串，分隔符为sep  toupper(x)                大写转换tolower(x)                小写转换

具体的函数形式请参考help文档。

5.2.5 其他实用函数

== 函数 ==          == 描述 ==length(x)           对象x的长度seq(from,to,by)     生成从from到to间隔为by的序列rep(x,n)            重复x序列n次cut(x,n)            将连续型变量x分割为有n个水平的因子pretty(x,n)         将连续变量x均匀划分为n个区间cat(...,            连接...中的对象，并输出到屏幕或file中    file="myfile",    append=FALSE)

使用上面的函数时，请先查看help获取详细信息。

另外，字符串里面该可以使用以下转义字符：

== 字符 ==   == 描述 ==\n           换行符(回车)\t           制表符(tab)\'           单引号\b           退格可以在Console输入 ?Quotes 了解更多

例如：

name cat("Hello", name, "\b.\n", "Isn\'t R", "\t", "GREAT?\n")

## Hello Bob .##  Isn't R 	 GREAT?

在这里，使用\b是因为cat在连接对象时，每个对象都会用空格分开。句号和最后一个单词之间不需要空格，所以先用\b再输入.消除不要的空格。

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5.4 控制流

在这里介绍控制流，即判断和循环结构。

5.4.1 循环结构

1. for循环

用for循环重复执行语句，知道某个变量的值不在包含在序列seq中为止，语法是：

for (var in seq) {statement}

例如：

for (i in 1:3) {print("Hello world!")}

## [1] "Hello world!"## [1] "Hello world!"## [1] "Hello world!"

2. while循环

while循环地重复执行一条语句，知道条件不为真为止，语法是：

while (cond) {statement}

例如：

i while (i>0) {print("Hello world"); i 

## [1] "Hello world"## [1] "Hello world"## [1] "Hello world"

5.4.2 判断结构

1. if-else 结构

语法为：

if (cond) {statement}if (cond) {statement1} else {statement2}

2. ifelse 结构

语法是：

ifelse(cond, statement1, statement2)

如果cond为真，那么执行statement1，否则执行statement2。例如：

ifelse(1>2, {"1更大"}, {"2更大"})

## [1] "2更大"

如果程序的行为是二元的，或者希望input和output均为向量时，尽量使用ifelse结构

3. switch结构

语法是：

switch(expr, ...)

其中，...表示与expr的各种输出值绑定的语句。看下面的代码就一目了然了：

fellings for (i in fellings){  print(    switch (i,      happy   = "I am glad you are happy!",      afraid  = "There is nothing to fear.",      sad     = "Cheer up!",      angry   = "Calm down now."    )  )}

## [1] "Cheer up!"## [1] "There is nothing to fear."

5.4.3 用户自编函数

R最大的优点之一就是用户可以自行添加函数。一个函数的基本结构的语法是：

myfunction   statements  return(object)}

函数的对象只能在内部使用，返回的对象的数据类型是任意的，从标量到列表都可以。比如：

judge   return(ifelse(num1>num2, num1, num2))}judge(4,100)

## [1] 100

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5.6 整合与重构

R提供了很多方法用来整合(aggregate)和重构(reshape)数据。后面将使用在R基本安装中的mtcars数据框：

mtcars[1:3,1:3]

##                mpg cyl disp## Mazda RX4     21.0   6  160## Mazda RX4 Wag 21.0   6  160## Datsun 710    22.8   4  108

5.6.1 数据集的转置

转置即反转行和列，直接使用t()就可以直接对一个矩阵或一个数据框进行转置了。对于数据框，行名将变成列名。如果是对向量进行t()函数，那么第一次t()会把向量变成一维矩阵，第二次t(t(·))才会转置。例如：

V class(V)

## [1] "integer"

class(t(V))

## [1] "matrix" "array"

M t(M)

##      [,1] [,2]## [1,]    1    2## [2,]    3    4## [3,]    5    6

t(mtcars[1:3,1:3])

##      Mazda RX4 Mazda RX4 Wag Datsun 710## mpg         21            21       22.8## cyl          6             6        4.0## disp       160           160      108.0

5.6.2 整合数据

在R中使用一个或多个by和一个预先定义好的函数来折叠(collapse)数据是比较容易的，语法是：

aggregate(x, by=list(...), FUN)

其中x是待折叠的对象；by是一个变量名组成的列表；FUN是预先定义好的用来计算描述性统计量的标量函数。

例如，我们根据气缸数(cyl)和档位数(gear)整合mtcars数据，并返回个数值型变量的均值：

options(digits = 3)attach(mtcars)aggdata aggdata

##   Group.1 Group.2  mpg cyl disp  hp drat   wt qsec  vs   am gear carb## 1       4       3 21.5   4  120  97 3.70 2.46 20.0 1.0 0.00    3 1.00## 2       6       3 19.8   6  242 108 2.92 3.34 19.8 1.0 0.00    3 1.00## 3       8       3 15.1   8  358 194 3.12 4.10 17.1 0.0 0.00    3 3.08## 4       4       4 26.9   4  103  76 4.11 2.38 19.6 1.0 0.75    4 1.50## 5       6       4 19.8   6  164 116 3.91 3.09 17.7 0.5 0.50    4 4.00## 6       4       5 28.2   4  108 102 4.10 1.83 16.8 0.5 1.00    5 2.00## 7       6       5 19.7   6  145 175 3.62 2.77 15.5 0.0 1.00    5 6.00## 8       8       5 15.4   8  326 300 3.88 3.37 14.6 0.0 1.00    5 6.00

其中，Group.1表示气缸数(4、6、8)；Group.2表示档位数(3、4、5)。这里返回的列表表示，

• 平均来看，有4个气缸，3个档位的的车型每加仑汽油行驶英里数(mpg)为21.5

你也可以在by=list()中指定变量的名称，比如：

options(digits = 3)attach(mtcars)

## The following objects are masked from mtcars (pos = 3):## ##     am, carb, cyl, disp, drat, gear, hp, mpg, qsec, vs, wt

aggdata aggdata

##   Group.cyl Group.gears  mpg cyl disp  hp drat   wt qsec  vs   am gear carb## 1         4           3 21.5   4  120  97 3.70 2.46 20.0 1.0 0.00    3 1.00## 2         6           3 19.8   6  242 108 2.92 3.34 19.8 1.0 0.00    3 1.00## 3         8           3 15.1   8  358 194 3.12 4.10 17.1 0.0 0.00    3 3.08## 4         4           4 26.9   4  103  76 4.11 2.38 19.6 1.0 0.75    4 1.50## 5         6           4 19.8   6  164 116 3.91 3.09 17.7 0.5 0.50    4 4.00## 6         4           5 28.2   4  108 102 4.10 1.83 16.8 0.5 1.00    5 2.00## 7         6           5 19.7   6  145 175 3.62 2.77 15.5 0.0 1.00    5 6.00## 8         8           5 15.4   8  326 300 3.88 3.37 14.6 0.0 1.00    5 6.00

5.6.3 reshape2包

reshape2包是一套重构和整合数据集的万能工具，但用起来有点复杂。我们首先要安装reshape2包：

install.packages("reshape2")

然后用下面的例子来简要介绍reshape2包。

ID Time X1 X2 mydata mydata

##   ID Time X1 X2## 1  1    1  5  6## 2  1    2  3  5## 3  2    1  6  1## 4  2    2  2  4

1. 融合

数据集的融合是将其重构为这样的格式：

每个测量变量独占一行，行中带有唯一确定这个测量所需的标识符变量

上面的mydata可以使用下面的代码进行重构：

library(reshape2)

## Warning: package 'reshape2' was built under R version 4.0.2

md md

##   ID Time variable value## 1  1    1       X1     5## 2  1    2       X1     3## 3  2    1       X1     6## 4  2    2       X1     2## 5  1    1       X2     6## 6  1    2       X2     5## 7  2    1       X2     1## 8  2    2       X2     4

注意，必须指定唯一确定每个变量所需的变量(在这里是ID和Time)，而表示测量变量名的变量(X1, X2)将由程序为你自动创建。

2. 重构

使用dcast()命令重构融合后的数据，并使用你提供的一个公式和一个(可选的)用于整个数据的函数将其重构，调用的语法是：

newdata 

在这里，md是已经融合的数据；formula描述了想要的最后结果；fun.aggregate是数据整合函数。其中，formula的格式为

rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ...

其中，rowvar1 + rowvar2 + ...定义了行标签，以确定各行的内容；colvar1 + colvar2 + ...则列表标签，定义了各列的内容，比如：

dcast(md, ID+Time~variable)

##   ID Time X1 X2## 1  1    1  5  6## 2  1    2  3  5## 3  2    1  6  1## 4  2    2  2  4

dcast(md, ID+variable~Time)

##   ID variable 1 2## 1  1       X1 5 3## 2  1       X2 6 5## 3  2       X1 6 2## 4  2       X2 1 4