1. 使用下面代码创建并查看roster数据集。 Student <- c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose", "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing","Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", "Mary Rayburn") Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522) Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86) English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18) roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, stringsAsFactors=FALSE)

好的，我已经理解了你的问题。这是一个 R 语言的问题，你使用了一个代码段来创建一个名为 roster 的数据集，并且该数据集包含了学生的姓名和他们的数学、科学和英语成绩。接下来，你想要查看这个数据集，是吗？

如果是这样的话，你可以使用 R 语言中的函数 `View()` 来查看数据集。你只需要输入以下代码：

View(roster)

这样，一个名为 "roster" 的数据集就会在 RStudio 的数据视图窗口中打开，并且你可以查看它的所有列和行。

相关问题

使用下面代码创建并查看roster数据集，将第一个人名“John Davis”改成自己的名字，例如“Liu yichen”。 Student <- c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose", "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing","Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", "Mary Rayburn") Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522) Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86) English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18) roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, stringsAsFactors=FALSE)

你好，以下是代码实现：

# 创建数据集
Student <- c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose", "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing","Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", "Mary Rayburn")
Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522)
Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86)
English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18)
roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, stringsAsFactors=FALSE)

# 将第一个人名改为“Liu yichen”
roster$Student[1] <- "Liu yichen"

# 查看数据集
roster

结果如下：

         Student Math Science English
1     Liu yichen  502      95      25
2 Angela Williams  600      99      22
3 Bullwinkle Moose  412      80      18
4     David Jones  358      82      15
5 Janice Markhammer  495      75      20
6  Cheryl Cushing  512      85      28
7  Reuven Ytzrhak  410      80      15
8       Greg Knox  625      95      30
9    Joel England  573      89      27
10    Mary Rayburn  522      86      18

可以看到第一个人名已经被改为了“Liu yichen”。

针对以下数据集进行分析和后续操作。 > > + + + + > > > > + options(digits=2) Student <- c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose", "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing", "Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", "Mary Rayburn") Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522) Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86) English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18) roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, stringsAsFactors=FALSE) 以上为什么要执行stringsAsFactors=FALSE?说明原因 如何进行数据标准化。将该列的列名命名为z。 Z<-scale(x) 将标准化后的数据对每行求均值，并保存为新的变量名score。

执行 `stringsAsFactors=FALSE` 是为了避免将字符型变量转换为因子型变量，因为在进行数据处理和分析时，字符型变量的处理方法与因子型变量不同，容易引起错误。

要进行数据标准化，可以使用 `scale()` 函数，该函数可以将数据标准化为均值为0，标准差为1的形式。因此可以执行以下代码进行标准化并将列名命名为z：

z <- scale(roster[,2:4])
colnames(z) <- c("z_Math", "z_Science", "z_English")

要对每行求均值，可以使用 `apply()` 函数，其中 `MARGIN=1` 表示对行进行操作，`FUN=mean` 表示对每行求均值：

score <- apply(z, MARGIN=1, FUN=mean)

执行上述代码后，`score` 变量将保存每行标准化后的数据的均值。