利用R语言实现以下功能： 从天猫网站爬取的电视销售数据（tianmaoTV.xlsx，见data文件夹）包含商品名称、商品描述、现价、原价、月销量、库存、店铺ID、店铺名称、评分、收藏数、累计评价数、毛重、品牌、电视类型和屏幕尺寸共15个变量。按照不同品牌计算不同店铺的销量，并保存在bshoptop3数据框中

你可以使用R语言中的相关包进行数据爬取和处理。首先，你需要安装并加载`read`和`dplyr`包，然后使用`read()`函数读取Excel文件中的数据。接下来，你可以使用`group_by()`和`summarise()`函数对数据进行分组和汇总，计算不同品牌和店铺的销量。最后，将结果保存在`bshoptop3`数据框中。以下是一个示例代码：

# 安装并加载所需包
install.packages("readxl")
install.packages("dplyr")
library(readxl)
library(dplyr)

# 读取Excel文件中的数据
data <- read_excel("data/tianmaoTV.xlsx")

# 按照品牌和店铺ID进行分组，并计算销量
bshoptop3 <- data %>%
  group_by(品牌, 店铺ID) %>%
  summarise(销量 = sum(月销量)) %>%
  arrange(desc(销量)) %>%
  group_by(品牌) %>%
  mutate(rank = row_number()) %>%
  filter(rank <= 3) %>%
  ungroup()

# 打印结果
bshoptop3

这段代码将会根据不同品牌和店铺ID对销量进行计算，并按照销量排序。最后，只保留每个品牌的前三个店铺销量，并保存在`bshoptop3`数据框中。你可以根据需要进行进一步的处理或将结果输出到其他文件中。

相关问题

编写一个随机森预测奶牛酮病的R语言代码数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx

以下是使用随机森林算法预测奶牛酮病的R语言代码：

# 导入数据
data <- read.xlsx("C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\illness.xlsx", sheetIndex = 1)

# 划分训练集和测试集
library(caret)
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$Diagnosis, p = 0.8, list = FALSE)
train <- data[trainIndex, ]
test <- data[-trainIndex, ]

# 训练模型
library(randomForest)
set.seed(123)
model <- randomForest(Diagnosis ~ ., data = train, ntree = 500)

# 预测结果
predictions <- predict(model, test)

# 模型评估
library(caret)
confusionMatrix(predictions, test$Diagnosis)

其中，我们使用了 `caret` 和 `randomForest` 两个包来进行数据的划分、模型训练和预测，以及模型的评估。在模型评估中，我们使用了混淆矩阵来计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

编写一个数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx的R语言随机森预测奶牛酮病的代码

以下是基于数据路径为C:\Users\lenovo\Desktop\illness.xlsx的R语言随机森预测奶牛酮病的代码：

# 导入所需库
library(readxl)
library(randomForest)

# 读取数据
data <- read_excel("C:/Users/lenovo/Desktop/illness.xlsx")

# 随机森林建模
set.seed(123) # 设置随机种子
rf_model <- randomForest(illness ~ ., data = data, importance = TRUE, ntree = 2000)

# 预测测试集结果
test_data <- data[1:10, -1] # 假设测试集为前10条记录
test_pred <- predict(rf_model, newdata = test_data)

# 输出预测结果
test_pred

其中，`illness`为目标变量，`.（点）`表示使用除目标变量之外的所有变量进行预测。`importance = TRUE`表示计算变量的重要性。`ntree = 2000`表示建立2000棵决策树。预测结果存储在`test_pred`中。