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          R數據分析:如何在R中使用mutate

          因為最近搞畢業論文,有點忙,加上還有好多粉絲咨詢,臨近畢業更新就很少了。

          今天就寫一個非常簡單的文章,敷衍一下吧,哈哈哈。

          今天要寫的就是數據清洗的函數mutate(),這個屬于超級基本的內容哦,一般我們拿到數據最頭疼應該就是清洗數據了,所以清洗數據的基礎一定要牢牢掌握。

          還有,如果你想成為一名合格的分析師,其實你只要精通清洗數據就夠了,我這么說一點都不夸張。

          相關性分析視頻_在r中進行相關性分析_相關性分析的結果怎么描述

          一個簡單數據清洗任務常常包括:

          本文就只寫最后一個,即在R中使用mutate創建新變量。

          mutate的基礎知識

          在開始之前,我們先談談dplyr。

          dplyr是R中專門用于數據處理的包。更具體功能包括:

          在大多數情況下,dplyr僅執行這些任務。dplyr出色的部分原因在于它“緊湊”。只有5或6種主要工具,并且非常易于使用。

          mutate()如何用?

          使用時,通常你只需要指定3項內容:

          還是給大家舉個例子:看下圖,mutate()的第一個參數就是數據框,然后就是新變量名=舊變量的某種新式。就是說你可以輕松地以數據框中的原有變量生成新變量。

          在r中進行相關性分析_相關性分析視頻_相關性分析的結果怎么描述

          但是這個函數只能用于數據框,不能在列表,矩陣,向量或其他數據結構中使用。

          在r中進行相關性分析_相關性分析視頻_相關性分析的結果怎么描述

          注意,mutate()的第二個參數是“名稱-值”對,就是說我們在創建變量時新變量需要一個名稱,但是它也需要一個分配給該名稱的值。因此,當使用mutate時,您需要提供名稱和新值…即名稱/值對。

          我們再次看一下剛剛的語法示例:

          相關性分析視頻_相關性分析的結果怎么描述_在r中進行相關性分析

          那么在上圖中我們是要創建一個名為的新變量。分配給的值為乘以2的值。在此示例中,變量為原本就存在于數據框df當中的。

          就是這么簡單。

          實例操作

          為了加深大家的印象,還是給大家一個實例

          library(dplyr)
          library(ISLR)

          我們使用ISLR包中的Auto數據框給大家演示。

          在我們對數據進行實際操作之前,讓我們先瞅一瞅它長啥樣。

          print(Auto)

          相關性分析視頻_相關性分析的結果怎么描述_在r中進行相關性分析

          打印出來時,您會發現數據數據框排列的有些雜亂,我們可以將它轉化為tibble打印效果更好。tibble實際上是修改后的數據框。它的優點之一是它們以更好的格式打印出來。

          auto_specs <- as.tibble(Auto)
          print(auto_specs)

          相關性分析視頻_在r中進行相關性分析_相關性分析的結果怎么描述

          這樣好多了。

          在r中進行相關性分析_相關性分析視頻_相關性分析的結果怎么描述

          您可以看到,當我們現在打印出來時,tibble結構更具可讀性。

          好了。比如我現在需要一個新變量叫做,這個變量是原先 / weight兩個變量的比值,我們就可以用使用mutate()寫出如下代碼:

          auto_specs_new <- mutate(auto_specs, hp_to_weight = horsepower / weight)
          print(auto_specs_new)

          在r中進行相關性分析_相關性分析的結果怎么描述_相關性分析視頻

          可以看到新的變量已經在這個數據框中了。在R中使用mutate()就是這么簡單。

          小結

          今天給大家寫了mutate()如何創建新變量,超級簡單的一個教程,感謝大家耐心看完,自己的文章都寫的很細,代碼都在原文中,希望大家都可以自己做一做,請關注后私信回復“數據鏈接”獲取所有數據和本人收集的學習資料。如果對您有用請先收藏,再點贊轉發。

          也歡迎大家的意見和建議。

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          使用PowerDesigner設計數據庫

          原文鏈接:

          設計數據庫有如下6個主要步驟:

          1、需求分析:了解用戶的數據需求、處理需求、安全性及完整性要求;

          2、概念設計:通過數據抽象,設計系統概念模型,一般為E-R模型;

          3、邏輯結構設計:設計系統的模式和外模式,對于關系模型主要是基本表和視圖;

          4、物理結構設計:設計數據的存儲結構和存取方法,如索引的設計;

          5、系統實施:組織數據入庫、編制應用程序、試運行;

          6、運行維護:系統投入運行,長期的維護工作。

          在此我要說的是使用設計數據庫的設計過程,有些地方可能不太正確,望各位高手指正。

          一、首先是需求分析,這個不用多說了,不同的數據庫有不同的需求,以下是分析這個數據庫需求之后設計出來的實體、實體間的關系和表格,其中的字段,屬性就不一一列出了:

          二、通過這個表格使用設計數據庫:

          1、概念模型設計

          (1)創建模型:

          設計數據庫的步驟_數據庫設計有哪些步驟_庫步驟數據設計有什么作用

          (2)創建表,添加屬性字段,根據實體間的對應關系,建立表與表之間的關系。

          對于多對多關系的中間表(如角色菜單表),是不能創建的,只需設定它們的對應關系為多對多,在生成邏輯模型時會自動生成這張表,這張表的默認名為多對多的關系名,把這張的表名修改為自己想要的就行了。而“角色菜單操作”表涉及三張表的關聯也是不能創建的,這個在物理模型設計時再來解決。

          對于表的外鍵,也是不能添加的,在指定實體關系之后,生成邏輯模型時也會自動添加到表中。

          這個時候,有一些表示和其他表之間沒什么關聯的,它們依賴與多對多生成的表(如操作表),或者和其他表都沒什么關系(如數據字典表,這個只需創建好表即可,無須擔心),在生成物理模型時對依賴中間表的表可以進行關聯。

          2、邏輯模型設計

          生成邏輯模型

          自動生成的角色菜單表:

          3、物理模型設計

          (1)生成物理模型,指定數據庫類型

          (2)修改數據類型

          庫步驟數據設計有什么作用_數據庫設計有哪些步驟_設計數據庫的步驟

          生成的數據表中,有些數據類型可能不是你想要的,這個時候就可以打開數據表修改為自己想要的數據類型了:

          (3)添加一張新的空表,分別指向角色、菜單、操作這三張表,生成角色菜單關系表:

          (4)完成之后Ctrl+C保存所有的到一個新的文件夾中:

          4、生成數據庫SQL語句

          至此數據庫的SQL的語句生成了,只需在數據庫中創建一個數據庫,用來執行這些SQL語句即可。

          三、生成數據庫設計文檔

          完成數據庫設計之后,關閉,使用數據字典閱讀器生成設計文檔

          還需要在設計文檔中填寫一些數據字典數據等內容。

          到此,所有的設計工作都OK了!


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