R

Nangunguna at sumusunod na mga whitespace sa anumang uri ng coding ay maaaring isang isyu na madalas na nakakaharap ng mga developer. Pangkaraniwan ito lalo na sa pagpoproseso at paglilinis ng data, kung saan ang raw data ay maaaring magsama ng mga hindi kinakailangang espasyo na posibleng makagambala sa iyong mga proseso o pagsusuri. Sa R programming, isang naa-access at malawak na ginagamit na wika sa mga statistician at data miners, ang mga outlier na ito ay dapat pangasiwaan nang naaangkop upang matiyak ang pagkalikido ng iyong mga proseso at ang katumpakan ng iyong mga resulta.

# R halimbawang code
my_string <- " Leading and trailing whitespaces " trimmed_string <- trimws(my_string) print(trimmed_string) [/code]

Magbasa Pa

Ang R programming ay isang open-source programming language na malawakang ginagamit para sa statistical computing at graphics. Napakasikat nito sa mga data analyst, mananaliksik, at marketer para sa kadalian ng paggamit at matatag na kakayahan sa pagsusuri ng data. Sa R, madalas kaming gumagamit ng mga pakete - mga koleksyon ng mga function ng R, data, at nasunod na code - na nagbibigay ng mga kakayahan upang magsagawa ng mga partikular na gawain. Paminsan-minsan, maaaring kailanganin na alisin ang mga paketeng ito, at maaari itong maging isang hamon. Ang artikulong ito ay magbibigay ng komprehensibong gabay sa kung paano mag-alis ng mga pakete sa R.

Magbasa Pa

Ang pagtukoy sa isang string at paghahanap ng isang substring sa loob nito ay isang karaniwang proseso sa pagsusuri ng teksto. Maging ito sa data mining, pagkuha ng impormasyon, o simpleng pagmamanipula ng string, palagi naming nakikita ang aming sarili na tinatasa kung ang isang mas maliit na string, o substring, ay matatagpuan sa loob ng isang mas malaking string. Ito ay isang gawain na sa R programming, ay maaaring magawa nang mabilis at mahusay.

Magbasa Pa

Ang gawain ng pag-export ng DataFrame sa isang Excel file sa R ​​ay lubos na nag-streamline sa proseso ng pagsusuri ng data. Sa halip na manu-manong kopyahin at i-paste ang data sa Excel, o potensyal na mawalan ng mahalagang impormasyon sa paglilipat, ang direktang pag-export ng DataFrame sa Excel ay isang mahusay at maaasahang paraan para sa presentasyon ng data, imbakan, at karagdagang pagsusuri.

Sa pag-aaral kung paano isagawa ang operasyong ito, ang isang indibidwal ay lubhang nagpapabuti sa kanilang mga kakayahan sa paghawak ng data sa R. Hindi lamang ito nakakatipid ng oras, ginagarantiyahan din nito ang pagpapanatili ng integridad ng data.

Magbasa Pa

pagpapakilala

Magbasa Pa

Sa kapana-panabik na mundo ng paghawak ng data at statistical computing, ang R programming ay nagsisilbing isang pundasyong pillar, na nagbibigay ng mga mahusay na tool para sa iba't ibang mga application. Ang isa sa mga nakakaintriga na dilemma na madalas nating nararanasan ay ang pagkuha ng mga natatanging value mula sa isang column sa isang data frame, isang mahalagang gawain sa pre-processing at exploration ng data. Sumisid tayo nang malalim sa paksang ito, na nagbibigay sa iyo ng code, pag-unawa, at posibleng mga bahagi ng aplikasyon ng kawili-wiling problemang ito.

Magbasa Pa

Sige, magsimula tayong magsulat ng artikulo kung paano ilista ang lahat ng naka-install na package sa R.

Ang R programming language ay isang mahalagang tool para sa pag-unlad sa statistical computing at graphics field. Sa gitna ng mga kakayahan nito, ang R ay nagbibigay-daan sa ilang mga paraan upang tingnan kung aling mga pakete ang kasalukuyang naka-install. Ang kapangyarihan ng paggalugad at paggamit ng mga available na package na ito ay nagdaragdag ng versatility sa iyong R code at maaaring makaapekto nang malaki sa iyong pagsusuri. Nakatuon ang artikulong ito sa pagpapakita ng iba't ibang paraan para ilista ang lahat ng naka-install na package sa R.

Magbasa Pa

Sa malawak na spectrum ng pagsusuri ng data at mga digital na operasyon, ang pagpoproseso ng mga character na ASCII, tiyak ang mga may accent, ay mayroong pangunahing posisyon. Ang ASCII (American Standard Code for Information Interchange) ay binuo upang i-standardize ang paraan ng mga computer na kumakatawan sa textual na data. Ang mga ASCII code na ito ang tumutukoy kung paano ipinapakita ng iyong mga digital device ang mga partikular na character. Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag sa mga ASCII accent, ang kanilang tungkulin sa paghawak ng text, at kung paano mo mapapamahalaan ang mga naturang accent gamit ang R.

Magbasa Pa

Sa panahon ng pagsusuri sa istatistika at pag-aaral ng makina, ang R programming ay nagbibigay ng aplikasyon ng pag-save at paglo-load ng data para sa layunin ng paggamit nito muli kapag kinakailangan. Ang paggamit sa feature na ito ay mahalaga sa paggawa ng iyong proseso ng pagsusuri na mahusay sa pamamagitan ng pagtitipid ng oras at mga mapagkukunan ng computational. Ito ay nagbibigay-daan sa mabilis na paghawak ng data, na pumipigil sa pangangailangan para sa pagpapatakbo ng mga script o kumplikadong mga kalkulasyon sa bawat oras. RData ay ang format ng file na ginagamit upang mag-imbak ng mga R object sa binary form na maaaring i-load pabalik sa R ​​kapag kinakailangan. Ang artikulong ito ay magsasaalang-alang sa proseso ng pag-save at pag-load ng data gamit ang RData sa R ​​programming sunud-sunod na pagpapaliwanag ng segment ng code na gagamitin namin para gawin ito.

Magbasa Pa