走进R语言的世界——简单数据处理

作者：郭小龙，R语言中文社区专栏作者。知乎专栏：https://www.zhihu.com/people/guo-xiao-long-3-18/posts

近期要连续出差，这几天加上周末除了整理出差资料就是在学习R语言，终于按期完成学习任务。前面第一、二章的学习可以算是入门和熟悉，这期简单数据处理则正式开始用R语言进行实战了。因此本关的笔记废话不叙，直奔主题。

1、书本基本数据管理实操练习

（1）生成一个数据框示例

manager <- c(1,2,3,4,5)

date <- c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")

country <- c("US","US","UK","UK","UK")

gender <- c("M","F","F","M","F")

age <- c(32,45,25,39,99)

q1 <- c(5,3,3,3,2)

q2 <- c(4,5,5,3,2)

q3 <- c(5,2,5,4,1)

q4 <- c(5,5,5,NA,2)

q5 <- c(5,5,2,NA,1)

leadership <- data.frame(manager,date,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5,stringsAsFactors = FALSE)

（2）创建新变量的3种方法

#第一种方法

mydata <- data.frame(x1 = c(2,2,6,4),x2=c(3,4,2,8))

mydata$sumx <- mydata$x1 + mydata$x2

mydata$meanx <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2

#第二种方法

attach(mydata)

mydata$sumx <- x1 + x2

mydata$meanx <- (x1 + x2)/2

detach(mydata)

#第三种方法

mydata <- transform(mydata,sumx=x1 + x2,meanx=(x1 + x2)/2)

（3）变量重编码的2种方法

#变量的重编码（1）

leadership$age[leadership$age == 99] <- NA

leadership$agecat[leadership$age > 75] <- "Elder"

leadership$agecat[leadership$age >= 55 & leadership$age <= 75] <- "Middle Aged"

leadership$agecat[leadership$age < 55] <- "Young"

#变量的重编码的紧凑写法（2）

leadership <- within(leadership,{

                      agecat <-NA

                      agecat[age > 75]                <- "Elder"

                      agecat[age >=55 & age <=75]     <- "Middle Aged"

                      agecat[age < 55]                <- "Young" })

（4）变量重命名的3种方法

#变量的重命名（1）

fix(leadership)

#变量的重命名（2）

names((leadership))

names(leadership)[2] <- "testdate"

leadership

#变量的重命名（3）

install.packages("plyr")

library(plyr)

leadership <- rename(leadership,

                     c(manager="managerID",date="testdate"))

（5）缺失值的检测和排除

#缺失值的检测

is.na(leadership[,6:10])

#在分析中排除缺失值

leadership

newdata <- na.omit(leadership)

（6）日期格式转化

#日期格式转化

myformat <- "%m/%d/%y"

leadership$testdate <- as.Date(leadership$testdate,myformat)

leadership

（7）数据集的选入和剔除

#数据的升序和降序排序

newdate2 <- leadership[order(leadership$age),]

newdate2

newdata3 <- leadership[order(-age),]

newdata3

#数据集中取子集

myvars <- c("q1","q2","q3","q4","q5")

newdata4 <- leadership[myvars]

newdata4

#剔除数据集中的部分变量

myvars1 <- names(leadership) %in% c("q3","q4")

newdata1 <- leadership[!myvars1]

newdata5 <- leadership[c(-8,-9)]  #知道被剔除的变量是第几列情况下

newdata5

（8）图形初阶实践

dose <- c(20,30,40,45,60)

drugA <- c(16,20,27,40,60)

drugB <- c(15,18,25,31,40)

#直接键入值修改图形绘制参数

plot(dose,drugA,type="b",lty=3,lwd=3,pch=15,cex=2)

#使用plot()和par()组合函数修改图形参数

plot(dose,drugA,type = "b")

opar <- par(no.readonly = TRUE)

par(lty=2,pch=17)

plot(dose,drugA,type="b")

par(opar)

#灰度颜色图形绘制

n <- 10

mycolors <- rainbow(n)

pie(rep(1,n),labels=mycolors,col=mycolors)

mygrays <- gray(0:n/n)

pie(rep(1,n),labels=mygrays,col=mygrays)

2、朝阳医院Excels数据实践练习

（1）Excels数据的导入

#读入Excels数据

install.packages("openxlsx")

library(openxlsx)

readFilepath <- "G:/大数据作业实践和有用资料/第三关作业实践/课件源代码和数据/朝阳医院2016年销售数据.xlsx"

excelData <- read.xlsx(readFilepath,1)

（2）数据的预处理

##………………………………………………………………………………数据预处理阶段

#列名重命名

names(excelData) <- c("time","cardno","drugld","drugName","saleNumber","virtualmoney","actualmoney")

excelData1 <- excelData[!is.na(excelData$time),]



#安装stringr包并对time列截取出年月日部分

install.packages("stringr")

library(stringr)

timesplit <-str_split_fixed(excelData1$time," ",n=2)

excelData1$time <- timesplit[,1]



#转化成日期数值类型

fix(excelData1)        #查看导入后的excelData1中数据存储类型

excelData1$time <- as.Date(excelData1$time,"%Y-%m-%d")

class(excelData1$time)

excelData1$saleNumber     <- as.numeric(excelData1$saleNumber)

excelData1$virtualmoney   <- as.numeric(excelData1$virtualmoney)

excelData1$actualmoney    <- as.numeric(excelData1$actualmoney)



#按销售时间进行排序

excelData1 <- excelData1[order(excelData1$time,decreasing = FALSE),]

（3）月均消费次数统计

###月均消费次数统计——————第一项任务

kpi1 <- excelData1[!duplicated(excelData1[,c("time","cardno")]),]

consumeNumber <- nrow(kpi1)

consumeNumber

startTime  <-  kpi1$time[1]

endTime    <-  kpi1$time[nrow(kpi1)]

day        <-  endTime - startTime

class(day)

day        <- as.numeric(day)

month      <-  day %/% 30

monthConsume  <- consumeNumber %/% month

monthConsume

（4）月均消费金额计算

###月均消费金额计算——————第二项任务

totalMoney   <- sum(excelData1$actualmoney,na.rm = TRUE)

monthMoney   <- totalMoney / month

monthMoney

（5）客单价统计

###客单价----------——————第三项任务

pct  <- totalMoney /consumeNumber

pct  <- round(pct,2)

pct

（6）消费趋势图形绘制和最终趋势图

###消费趋势--------——————第四项任务

week <- tapply(excelData1$actualmoney,

               format(excelData1$time,"%Y-%U"),

               sum)

week <- as.data.frame.table(week)

week

names(week) <- c("time","actualmoney")

week$time  <- as.character(week$time)

week$timeNumber <- c(1:nrow(week))

plot(week$timeNumber,week$actualmoney,

     xlab = "时间（年份---第几周）",

     ylab="消费金额",

     xaxt="n",

     main="2016年朝阳医院消费曲线",

     col="blue",

     type="b")

axis(1,at=week$timeNumber,labels = week$times,cex.axis=1.5)

3、几点心得和体会

（1）学习时将遇到函数列表统计，后期再用到某函数时直接从列表中翻看其用法和功能，省去拿书翻找的时间，方便高效。

（2）代码的目的是实现最终想法，但写法可以是不拘一格、风格迥异的，发现这也是学编程的一大乐趣。

（3）函数的熟练应用和代码编写细节（如“[]”的应用）仍需边实践边加强巩固。

（4）有些函数功能无法使用，首先要检查其功能支持包是否安装，再查看哪些地方出错。

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