R语言 # 读入数据 data(CO2) # 查看数据集CO2中的变量名称，并将变量Treatment的名称更改为Treat # 检验CO2中是否存在缺失值，若有，检测缺失值的位置并删除含有缺失值的行 # 对变量uptake进行从大到小和从小到大的排序 # 对数据集CO2按照uptake排序（从大到小和从小到大） # 设置随机种子 #将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6:4 # 应用tapply()函数，计算不同的植物（Plant）对应的uptake的平均值 # 应用aggregate()函数，计算不同植物（Plant）、不同的类型（Type）对应的uptake的平均值。 # 应用lapply()函数，同时计算conc和uptake的均值 # 使用grep()函数，查找出植物名称（Plant）中含有" Qn "的行的位置，并将这些行储存于变量Plant_Qn中。 # 使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串" Qn "改为" QN "。

# 读入数据
data(CO2)

# 查看数据集CO2中的变量名称，并将变量Treatment的名称更改为Treat
names(CO2)[names(CO2)=="Treatment"] <- "Treat"

# 检验CO2中是否存在缺失值，若有，检测缺失值的位置并删除含有缺失值的行
any(is.na(CO2)) # 检查是否存在缺失值
CO2 <- na.omit(CO2) # 删除含有缺失值的行

# 对变量uptake进行从大到小和从小到大的排序
CO2[order(CO2$uptake),] # 从小到大的排序
CO2[order(-CO2$uptake),] # 从大到小的排序

# 对数据集CO2按照uptake排序（从大到小和从小到大）
CO2 <- CO2[order(CO2$uptake),] # 从小到大的排序
CO2 <- CO2[order(-CO2$uptake),] # 从大到小的排序

# 设置随机种子
set.seed(123)

#将CO2随机分成两组数据，第一组和第二组比例为6:4
CO2_group1 <- CO2[1:(0.6*nrow(CO2)),]
CO2_group2 <- CO2[(0.6*nrow(CO2)+1):nrow(CO2),]

# 应用tapply()函数，计算不同的植物（Plant）对应的uptake的平均值
tapply(CO2$uptake, CO2$Plant, mean)

# 应用aggregate()函数，计算不同植物（Plant）、不同的类型（Type）对应的uptake的平均值。
aggregate(CO2$uptake, by=list(CO2$Plant, CO2$Type), mean)

# 应用lapply()函数，同时计算conc和uptake的均值
lapply(CO2[, c("conc", "uptake")], mean)

# 使用grep()函数，查找出植物名称（Plant）中含有" Qn "的行的位置，并将这些行储存于变量Plant_Qn中。
Plant_Qn <- grep(" Qn ", CO2$Plant)

# 使用gsub()函数，将CO2中植物名称（Plant）中的字符串" Qn "改为" QN "
CO2$Plant <- gsub(" Qn ", " QN ", CO2$Plant)