Tips&Tricks для R

Автор: Administrator

Различные мелкие интересные и полезные вещи в R

http://cran.cnr.berkeley.edu/web/views/ - обзор пакетов для различных областей

avoid using data.frames! Use matrices instead, only convert to dataframes on final stage.

NB: I've experienced problems reading symbols ' and " from text files

subset - allow selection of needed variables and samples!

> subset(airquality, Temp > 80, select = c(Ozone, Temp))

#отобрать переменные Ozone и Temp для объектов у которых Temp>80

не обязательно все время использовать which! Это называется indexing with logical expressions

> x = seq(from=1.1, to=1.7, by=.1)

> x[x>1.45]

grid считается лучшим пакетом для графики по сравнению с пакетом graphics

другой способ обращения к data.frame

> iris[ ,"Sepal.Length"]

.Options$verbose ставить в TRUE

inside the function, before issuing any graphics command:

> par.old <- par() # save current graphics par

> on.exit(par(par.old),add=FALSE) # and restore them on leaving

вообще, on.exit – полезная штука (можно добавлять много команд)

лучше никогда не использовать T или F, а всегда писать TRUE или FALSE

удобно использовать точку как разделитель в имени переменных

ex: car.data, car.pca, car.means – сразу понятно что и где

удобно для vectorizing:

ifelse(condition,yes,no) вычисляет для вектора условие и возвращает в зависимости от этого возвращает аргумент yes или no. Ex:

> x=6:-2;

>sqrt( ifelse(x >= 0, x, NA) )  # no warning

interaction  - take two or more factors, and create a new, unordered factor whose levels correspond to the combinations of the levels of the input factors.

Missing data:

q      complete.cases - return cases(rows) that do not have any missing values 

q      is.na() - test if the value is missing

q      na.omit - delete rows with missing data

q      impute (package e1071) - impute missing data (by mean or by median)

q      impute (package pamr)  - impute missing data by kNN method