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，以下是您的问题的回答：

# 加载airquality数据集
data(airquality)

# 列出前十行并保存到air
air <- head(airquality, 10)
air

# 任选三个列，查看对象类型
class(air$Ozone)
class(air$Month)
class(air$Temp)

# 使用names查看列名
names(airquality)

# 导出为csv文件
write.table(air, file = "air.csv", sep = ",", row.names = TRUE, col.names = TRUE, quote = TRUE)

注意：这里导出的csv文件将被保存在您的R工作目录中。

相关问题

R语言airquality

`airquality` 是一个 R 语言中自带的数据集，它记录了纽约市在 1973 年 5 月至 9 月期间每天的空气质量指标。这个数据集包含了五个变量：

- Ozone：臭氧浓度（ppb）
- Solar.R：太阳辐射量（lang）
- Wind：风速（mph）
- Temp：气温（华氏度）
- Month：月份（5-9）

你可以使用以下代码来加载这个数据集：

data(airquality)

然后可以使用 `summary()` 函数来查看数据集的概要信息：

summary(airquality)

这个函数会输出各个变量的一些统计信息，如最小值、最大值、中位数、平均数等等。你也可以使用其他函数来对数据进行分析和可视化。

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)

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)

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)

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。