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面向对象（四）|R语言泛型函数
在使用R语言的过程中，我们常常不自主地使用面向对象的编程方法而不自知。R语言中的面向对象系统用的最多的是泛型函数，所以本篇主要对泛型函数进行讲解本文分为如下几个部分R中什么时候会用到的泛型函数（泛函）泛函的好处泛函的操作，即使用泛函的细节泛函在R包中的应用自定义泛函R语言中的其他面向对象系统参考资料平...
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R|ggplot2(六)|套用主题模板
本文分为两个部分套用ggplot2包中自带的主题模板套用扩展包中的主题模板主要介绍ggthemes ggthemr两个包另外两个ggsci ggtech简要提及1.使用ggplot2包中内置主题主要有如下几种theme_gray() # 默认
theme_bw()
theme_linedraw()
theme_light()
theme_dark()
theme_minimal()
theme_classic()
theme_void()
使用...
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R|ggplot2(五)|scale 修改默认设置
查看ggplot2包的官方文档，我们可以看到scale系列函数构成是有一定规律的。如scale_fill_gradient scale_x_continuous三个单词用_连接第一个都是scale第二个是要更改的内容，如color fill x y linetype shape size 等第三个是具体的类型本文分为以下两个部分对颜色的各种修改(color fill)对坐标轴的更改(x y)对颜色的修...
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R|ggplot2(四)|stat_ geom_ 和position
引用一句Hadley在ggplot2网站上的一句话A layer combines data, aesthetic mapping, a geom (geometric object), a stat (statistical transformation), and a position adjustment. Typically, you will create layers using a geom_ function, overriding the default position and stat if needed.一个图层需要指定数...
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R|ggplot2(三)|coord 系列函数坐标轴转换
coord_ 系列函数可以改变xy轴的位置，默认使用 coord_cartesian()，我们可以改变成如下几种coord_cartesian 默认情况，指定参数则控制图形特定区域放大显示
coord_fixed 图形伸缩变换
coord_flip 横纵坐标位置转换
coord_polar 弯曲横纵坐标（画饼图可以用）
coord_map 将地图变成球状展示（这个我们以后讲到地图再专门...
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R|数据处理|因子型数据
因子型数据是R语言中非常重要的一种数据类型，主要用于分组。本文主要分为两个部分：怎样用R语言从技术层面上对因子型数据进行处理；因子型数据的用途。前者我们将分别使用基础函数和forcats包进行讲述，后者只列出我目前想到的几个方面，以后想到其他的会再往里面补充。本文目录如下基础函数forcats包factor的使用分组...
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R|数据处理|list的转化与转置
本文讲述思路如下list 转化为 data.frame（分为两种情况）data.frame 转化为 listmatrix 转化为 listlist的转置参考资料list 转化为 data.frame分为以下两种情况list 的每个元素作为一列list 的每个元素作为一行（包括了list转化为matrix的部分）(1)list 的每个元素作为一列下面代码的讲述思路为先转换最简单的list(l)然...
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R|ggplot2(二)|覆盖柱状图各种需求
目录赋权和所用数据类型分组作图与aes隐含参数解释分组条形图，三种展现形式，如不同组在一根柱子上堆叠还是并排放置柱子高低顺序排列正负条形图横向条形图饼图（这里没有专门画饼图的函数，饼图是柱状图的一种特例）分面柱子上标注文字本文使用R自带数据集mpg。横轴使用class列，分组使用cyl列，数量使用dyspl列赋权和...
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R|ggplot2(一)|一个完整的绘图流程
这一块内容包括如下几个部分首先简单画一个图出来做一些等价调整接受另一种类型的数据简单的参数调整纵坐标使用百分比表示更改横纵轴坐标、标题等在图中增加标注的文字调整字体、背景等，达成excel的效果保存图形首先简单画一个图出来# 我们拿到这样的数据
name <- c("多","中","少","中","少")
data <- data.fram...
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R数据处理|data.table篇（三）
本文为data.table包介绍最后一篇，前两篇链接如下R数据处理|data.table篇（一） - 知乎专栏R数据处理|data.table篇（二） - 知乎专栏本文主要讲解data.table包中一些比较不常用的函数，还有data.table包高效的深层原理。下面是本文目录其他函数改进了的函数options设置性能之Secondary indices and auto indexing性能之f...
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R数据处理|data.table篇（二）
上文我们讨论到使用data.table包完成数据分析框架，遗留如下几个问题增添列，另外一种删除列的方法，修改数据框计算或分组计算时，可不可以一次对所有列进行计算，而不需要再每一列都指定(.SD)DT中可不可以按照行名来提取（key）普通合并数据框（改进了的函数，会在下一篇中介绍）融合重铸本文介绍data.table包更深入的...
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R数据处理|data.table篇（一）
概述data.table包是一个超高性能处理包，在数据处理上代码异常简洁，速度非常快。由于data.table的语法主要基于[]，有些用法和基础函数会不一致，所以没有放在前面两个专题中一起讲，而是单独拿出来讲。在这个系列里，我会详细说明data.table和基础函的差异，并系统地讲解data.table包的用法。data.table的使用基本上是...
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R数据处理|基础篇（二）
先用几个问题检验一下你是否需要看这篇文章dplyr包中如何批量筛选变量做汇总计算，知不知道有summarise_all at 这类函数reshape2包中的融合重铸和分组计算有什么关联tidyr 包的使用Hadley 大神本文介绍数据处理上的其他方面，和上一篇文章合在一起就可以组成处理数据的一个完整的系统。本文目录如下数据框合并拼接...
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R数据处理|基础篇（一）
先用几个问题检验一下你是否需要看这篇文章高效处理数据R包 dplyr提取数据到底有哪些方法使用 $ 提取数据模糊匹配数据框提取数据时，有时候得到的是数据框，有时候是向量，这种数据自动降维是怎么回事管道操作函数在使用R做数据分析的一个完整的过程包括数据的获取，数据的前期处理，之后才是使用“整齐”的数据来套...