R语言常用总结

这里总结我比较常用的，还有很多，网址如下：

http://bbs.pinggu.org/thread-3514627-1-1.html

（未来再更多总结）

R语言用模型包非常多，但是很多常用函数去处理数据也非常重要。

每种语言用的最多的语法莫过于如果语句和循环语句。

这里总结一下R语言的一些常用语法。

1.      管道函数（%>%）

在library(dplyr)中

用法：示例

tq=tbl(mydb,'ht_tq_model_201407_201412_all')%>%

 select(-user_id,-user_id_2,-user_id_3,-is_xy,-scheme_type,-m03_is_owe,-scheme_name,-scheme_type_name_new,-pay_mode2)%>%

 filter(dc>=36,cust_level<='50') %>%

 collect()

 

将前面的结果传递给下面（一般数据库select时候用）

2.      筛选函数（filter()）

在library(dplyr)中

用法：示例

filter(dc>=36,cust_level<='50')

用条件筛选用户

 

 

3.      转化函数（as.data.frame）

用法

cust_type_d=as.data.frame(class.ind(tq$cust_type))

转化成不同形式

4.      命名函数（names）

names(cust_type_d)=c('cust_type_jk','cust_type_gz')

 

5.      ifelse函数

df$cust_level=

ifelse(df$cust_level<=1,30.28,

ifelse(df$cust_level<=10,49.23,

ifelse(df$cust_level<=14,44.91,

ifelse(df$cust_level<=15,40.94,

ifelse(df$cust_level<=16,15.6,

ifelse(df$cust_level<=20,61.83,

ifelse(df$cust_level<=40,53.16,33.89)))))))

 

 

6.      分位数函数

w=c(0.99,0.98,0.97,0.95,0.90,0.85,0.80,0.60,0.40,0.20,0.00)

quantile(x,w)

7.      定位循环

x=c(0.99,0.98,0.97,0.95,0.90,0.85,0.80,0.60,0.40,0.20,0.00)

s=lapply(x ,f_evaluate)

对每一个x进行f_evaluate函数

 

8.      嵌套循环

#构建urllist，若写成function的话，貌似不需要构建urllist

page_num <- 1:5

urllist<-0

k<-1

url<-"http://detail.zol.com.cn/cell_phone_index/subcate57_list_"

output <- list()

 

for(i in 1:length(series))

{

  for(j in 1:length(page_num))

{

 

 urllist[j]<-paste0(url,series[i],"_",page_num[j],".html",sep="")

}

output[[k]] <- urllist

k <- k + 1

 

}

最终通过循环形成所要数据组