r语言数据替换（r语言怎么替换一个值）

本篇目录：

1、《R语言实战》自学笔记20-数据变更2、R语言怎么处理缺失值?3、R语言如何把一个数值转为另一个数值

《R语言实战》自学笔记20-数据变更

通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。

rbind(A， B) ：纵向合并两个数据框（数据集），两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。

r：相关系数矩阵或原始数据矩阵； nfactors：设定主成分数(默认为1)； rotate：指定旋转的方法，默认最大方差旋转(varimax)。 scores：设定是否需要计算主成分得分(默认不需要)。 PC1栏包含了成分载荷，指观测变量与主成分的相关系数。

单样本t检验R调用函数： t.test(x， mu， alternative = two.sided) x：数据向量； mu：理论平均值。默认为0，可根据自己统计计算需求更改； alternative：备择假设。

R语言怎么处理缺失值?

1、简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。

2、在R语言中，缺省值通常用NA表示。为了检测数据中的缺省值，可以使用is.na()函数。如果数据中存在缺省值，可以选择删除这些缺省值，以避免对模型计算的影响。

3、用NA remove条件语句即可，例如求和公式中添加na.rm=TRUE就可以把缺失值去除，向量个数也对应减少。如果数据集中包含NA，那么所有的计算都会有问题。

4、缺失值填补方法的选择，在很大程度上影响了模型的预测能力。一般处理方法是直接删除相关行，但这样并不好，因为会造成信息丢失。

5、在R中，缺失值是以符号NA表示。不可能出现的值通过符号NaN来表示。函数is.na()允许你检测缺失值是否存在。分析中排除缺失值，好在多数的函数都拥有一个na.rm=TRUE选项，可以在计算之前移除缺失值并使用用剩余值进行计算。

6、识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。在这里，推荐使用 is.na ， is.nan ， is.finite ， is.infinite 4个函数去处理。

R语言如何把一个数值转为另一个数值

1、如果已经载入数据，数据名为a，那么使用colnames（a）=a[1，]，就可以把a的行名变成a的第一行数据，然后a=a[-1，]，删除第一行数据，就可以了。当然如果需要，也可以保留第一行数据。

2、将数据全选复制，建立新sheet，用 Ctrl+Alt+V 快捷键进行选择复制，在弹出的菜单框中勾选转置选项。

3、你问的是r语言怎么把value转为data吗？这个转换步骤如下：操作工具：电脑。创建一个空的数据框或矩阵，用于存储value数据。将value数据按照需要的格式进行整理，例如将数据按行或列排列，或者将数据进行分组。

4、定义变量f1，开始数值为1，结束数值为20，无步长默认为1。定义变量f2，数值范围是由1到20，步长为2，并打印变量f2的值。再次使用seq函数，值范围为1到20，步长为0.5。

5、我们只能手动将factorvariable转换为取值(0，1)的虚拟变量。所用的函数一般有model.matrix()，nnetpackage中的class.ind()。

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