4-6 R語言函式 排序
#sort:對向量進行排序;返回排好序的內容 #order:返回排好序的內容的下標/多個排序標準 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v2 v3 v4 4 4 6 14 2 2 2 7 12 1 5 5 8 15 1 3 3 9 13 2 1 1 10 11 1 > x[order(x$v4,x$v2,decreasing = TRUE),] v1 v2 v3 v4 3 3 9 13 2 4 4 6 14 2 1 1 10 11 1 5 5 8 15 1 2 2 7 12 1
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#sort:對向量進行排序;返回排好序的內容 #order:返回排好序的內容的下標/多個排序標準 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8
4-1 R語言函式 lapply
#lapply函式 #可以迴圈處理列表中的每一個元素 #lapply(引數)：lapply(列表,函式/函式名,其他引數) #總是返回一個列表 #sapply:簡化結果 #結果列表元素長度均為1，返回向量 #結果列表元素長度相同且大於1，返回矩陣 > str(lapply) function (X,
4-5 R語言函式 split
#split根據因子或因子列表將 向量或其他物件分組 #通常與lapply一起使用 #split(引數):split(向量/列表/資料框,因子/因子列表) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > x [1] 0.61008707 0.817
4-4 R語言函式 tapply
#對向量的子集進行操作 #tapply(引數)：tapply(向量,因子/因子列表,函式/函式名) > x <- c(rnorm(5),runif(5),rnorm(5,1)) > f <- gl(3,5) > f [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3
2-6 R語言基礎 缺失值
#缺失值 Missing Value > #NaN不可識別NA> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan(x)[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FAL
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“...”用來引用從被呼叫函式傳遞下來的引數。當所有匹配“...”的引數來自特定的類或者特定類的子類， 為這些函式定義的方法會被選擇和呼叫。 fun1 <- function(data, data.frame, graph=TRUE, limit=20, ...)
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