用R语言编写查看R语言自带的数据集airquality（纽约1973年5-9月每日空气质量）。列出airquality的前十行，并将这前十行保存到air中。任选三个列，查看airquality中列的对象类型。使用names查看airquality数据集中各列的名称。将air这个数据框导出为csv格式文件。（write.table (x, file ="", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE)）

好的，以下是您需要的R语言代码：
# 导入airquality数据集
data(airquality)

# 列出airquality的前十行
head(airquality, 10)

# 将前十行保存到air中
air <- head(airquality, 10)

# 任选三个列，查看列的对象类型
class(air$Ozone)
class(air$Wind)
class(air$Temp)

# 使用names查看airquality数据集中各列的名称
names(airquality)

# 将air这个数据框导出为csv格式文件
write.table(air, file = "air.csv", sep = ",", row.names = TRUE, col.names = TRUE, quote = TRUE)
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相关问题

r语言airquality 岭回归、lasso回归、决策树回归效果检验R语言代码

岭回归和lasso回归可以使用glmnet包，决策树回归可以使用rpart包来实现。下面是一个简单的示例代码，使用airquality数据集进行回归分析：
岭回归：
library(glmnet)
data(airquality)

# 岭回归模型
x <- model.matrix(Ozone ~ ., data = airquality)[,-1]
y <- airquality$Ozone
ridge_mod <- glmnet(x, y, alpha = 0, lambda = 0.1)
plot(ridge_mod)
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lasso回归：
library(glmnet)
data(airquality)

# lasso回归模型
x <- model.matrix(Ozone ~ ., data = airquality)[,-1]
y <- airquality$Ozone
lasso_mod <- glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = 0.1)
plot(lasso_mod)
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决策树回归：
library(rpart)
data(airquality)

# 决策树回归模型
fit <- rpart(Ozone ~ ., data = airquality, method = "anova")
summary(fit)
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在实际应用中，需要对模型进行交叉验证，并计算模型的预测准确率等指标来评估模型的效果。

根据R语言数据集airquality，绘制密度图，分页折线图，散点拟合图，带点箱型图

好的，以下是你所需要的代码：
绘制密度图：
# 导入数据
data(airquality)
# 绘制密度图
densityplot(~ Ozone, data = airquality, main = "Ozone Density Plot")
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分页折线图：
# 导入数据
data(airquality)
# 绘制分页折线图
xyplot(Ozone~ Day | Month, data = airquality, type = "l", main = "Ozone Levels by Month")
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散点拟合图：
# 导入数据
data(airquality)
# 绘制散点图
plot(Wind, Ozone, main = "Wind and Ozone Levels", xlab = "Wind", ylab = "Ozone")
# 添加拟合线
fit <- lm(Ozone ~ Wind, airquality)
abline(fit, col = "red")
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带点箱型图：
# 导入数据
data(airquality)
# 绘制带点箱型图
bwplot(Ozone ~ Month, data = airquality, main = "Ozone Levels by Month", xlab = "Month", ylab = "Ozone", col = "lightblue")
stripchart(Ozone ~ Month, data = airquality, method = "jitter", pch = 20, add = TRUE)
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