用r语言写一个筛选代码

以下是一个简单的 r 代码示例，用于筛选数据框 df 中符合条件的行：

# 创建一个数据框 df
df <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
  age = c(25, 30, 20, 35, 28),
  gender = c("F", "M", "M", "M", "F")
)

# 筛选出 age 大于等于 30 的行
df_sub <- subset(df, age >= 30)

# 打印筛选结果
print(df_sub)

在这个示例中，我们使用了 `subset()` 函数来筛选数据，它的第一个参数是要筛选的数据框，第二个参数是筛选条件。在这里，我们将符合 `age >= 30` 条件的行筛选出来，并将结果存储在一个新的数据框 `df_sub` 中。最后，我们打印出 `df_sub`，以查看筛选结果。

相关问题

使用R语言写一个爬虫代码，要求从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目

### 回答1：
下面是一个简单的R语言爬虫代码，它抓取2019年医学部在letpub网站上申请的所有项目。

library(rvest)
library(tidyverse)

url <- "https://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant&name=&person=&ins=&no=&year=2019&yj=&jg=&pi=&is_full=&db=&zt=&jd=&is_win=&category=%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E9%83%A8"

webpage <- read_html(url)

projects_html <- html_nodes(webpage, "tr")

projects <- projects_html %>% 
  map_df(~ {
    tibble(
      name = html_nodes(., ".pname") %>% html_text(),
      person = html_nodes(., ".person") %>% html_text(),
      ins = html_nodes(., ".ins") %>% html_text(),
      no = html_nodes(., ".no") %>% html_text(),
      year = html_nodes(., ".year") %>% html_text(),
      yj = html_nodes(., ".yj") %>% html_text(),
      jg = html_nodes(., ".jg") %>% html_text(),
      pi = html_nodes(., ".pi") %>% html_text(),
      is_full = html_nodes(., ".is_full") %>% html_text(),
      db = html_nodes(., ".db") %>% html_text(),
      zt = html_nodes(., ".zt") %>% html_text(),
      jd = html_nodes(., ".jd") %>% html_text(),
      is_win = html_nodes(., ".is_win") %>% html_text()
    )
  })

head(projects)

运行这段代码后，你将得到一个名为`projects`的数据框，其中包含了所有2019年医学部申请的项目的信息。

### 回答2：
使用R语言编写一个爬虫代码，可以从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目。

首先，我们需要使用`rvest`包来进行网页爬取。首先安装`rvest`包，然后使用以下代码加载包：

library(rvest)

接下来，我们需要使用`read_html()`函数来将网页内容读取为HTML格式。为了爬取letpub网站上2019年医学部申请的全部项目，我们需要访问以下URL：

url <- "http://www.letpub.com.cn/zbjiesuan.aspx?datatype=1&classid=11&publishdate=2019"
page <- read_html(url)

然后，我们可以使用`html_nodes()`函数来提取特定HTML元素。通过查看letpub网站上的源代码，我们可以发现医学部申请的项目信息都包含在`<div>`元素中，并且具有`class`为`xline`的属性。因此，我们可以使用以下代码来提取这些项目的信息：

items <- page %>% 
  html_nodes("div.xline") %>% 
  html_text()

在`html_nodes()`函数中，我们使用了CSS选择器`div.xline`，它会选择所有具有`class`为`xline`的`<div>`元素。然后，我们使用`html_text()`函数来提取这些元素的文本内容。

最后，我们可以打印出提取的项目信息：

cat(items)

这样就可以得到letpub网站上2019年医学部申请的全部项目信息。

请注意，根据网站的结构和更新，以上代码可能需要适当地修改。此外，为了避免过多的请求对网站造成负担，请合理设置爬取的间隔时间并尊重网站的使用规定。

### 回答3：
使用R语言编写爬虫代码，从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目，可以按照以下步骤进行：

1. 安装并加载所需的R包，如`rvest`和`dplyr`。这些包将帮助我们进行网页数据的抓取和整理。

install.packages("rvest")
install.packages("dplyr")
library(rvest)
library(dplyr)

2. 使用`read_html()`函数来读取letpub网站上的页面内容，并使用`html_nodes()`函数来选择我们感兴趣的元素。在这个例子中，我们需要提取2019年医学部项目的链接。

url <- "https://www.letpub.com.cn/2019med"
webpage <- read_html(url)
links <- webpage %>% html_nodes("a") %>% html_attr("href")

3. 进一步筛选提取的链接，只保留符合我们需求的链接。可以根据具体需求编写过滤条件，如只提取包含特定关键词的链接。

filtered_links <- links[grepl("2019med", links)]

4. 遍历筛选后的链接，并依次访问每个链接提取相应的信息。这里以提取项目名称和申请截止日期为例。

project_names <- c()
deadline_dates <- c()

for (i in 1:length(filtered_links)) {
  page <- read_html(filtered_links[i])
  project_name <- page %>% html_nodes("h1") %>% html_text() %>% trimws()
  project_names <- append(project_names, project_name)
  deadline_date <- page %>% html_nodes("#deadline") %>% html_text() %>% trimws()
  deadline_dates <- append(deadline_dates, deadline_date)
}

5. 整理提取的信息，并进行保存或进一步处理。这里可以使用`data.frame()`函数将项目名称和申请截止日期组合成数据框，并保存为CSV文件。

result <- data.frame(Project_Name = project_names, Deadline_Date = deadline_dates)
write.csv(result, "medical_projects_2019.csv", row.names = FALSE)

通过以上步骤，我们可以使用R语言写一个爬虫代码，从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目，并将结果保存为CSV文件。请注意，爬取网站数据时需要遵守相关法律法规，并尊重网站的使用规则和隐私权。

r语言随机森林特征筛选至目标维度的代码

可以使用R语言中的随机森林算法来进行特征筛选。下面是一个示例代码，该代码使用随机森林算法选取前10个最重要的特征，达到目标维度的要求。

#加载随机森林库
library(randomForest)

#加载数据集
data(iris)

#将数据集分成训练集和测试集
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

#设置随机森林参数
rf <- randomForest(Species ~ ., data=trainData, ntree=1000, importance=TRUE)

#获取特征重要性
importance <- importance(rf)

#根据重要性排序
sorted_importance <- sort(importance[,1], decreasing=TRUE)

#选取前10个最重要的特征
selected_features <- names(sorted_importance[1:10])

#筛选出选定的特征
filtered_trainData <- trainData[,c(selected_features, "Species")]
filtered_testData <- testData[,c(selected_features, "Species")]

在上面的代码中，我们使用了`iris`数据集来进行演示。首先，我们将数据集分成训练集和测试集。然后，我们设置随机森林算法的参数，其中`importance=TRUE`表示要获取特征重要性。接着，我们使用`importance()`函数来获取特征重要性，并根据重要性进行排序。最后，我们选取前10个最重要的特征，并将其与目标变量一起作为新的数据集。