R语言数据处理：新增数字列与操作指南

"这篇文档是关于使用R语言新增一列数字类型的教程，源自Pandas进阶修炼120题系列的改编，旨在帮助用户掌握R语言中的数据处理、计算和可视化技能。文档分为五个部分，包括基础、基本数据处理、金融数据处理、科学计算和补充内容，覆盖了数据处理的常见操作，并提供了多种解题方法和注解。" 在R语言中，新增一列数字类型涉及到以下几个关键知识点： 1. 数据创建：R语言中创建数据框（data frame）有两种方式。第一种是使用`data.frame()`函数，例如`df <- data.frame(grammer=c("Python", "C", "Java", "GO", "NA", "SQL", "PHP", "Python"), score=c(1, 2, NA, 4, 5, 6, 7, 10))`。第二种是使用`tibble`包的`tibble()`函数，如`library(tibble); df <- tibble(grammer=c("Python", "C", "Java", "GO", "NA", "SQL", "PHP", "Python"), score=c(1, 2, NA, 4, 5, 6, 7, 10))`。 2. 数据提取：可以通过索引来提取特定行。例如，若要提取包含字符串"Python"的行，可以使用`df[which(df$grammer == "Python"), ]`。 3. 获取列名：使用`names()`函数可以获取数据框的所有列名，如`names(df)`。 4. 数据修改：重命名列名可以使用`dplyr`包的`rename()`函数，比如`options(warn = -1); library(dplyr); df <- df %>% rename(popularity = score)`。 5. 数据统计：统计某列的频次分布，可以使用`table()`函数，如`table(df$grammer)`来统计`grammer`列中编程语言的出现次数。 6. 缺失值处理：处理缺失值时，可以使用`Hmisc`包的`impute()`函数。如果想用上下值的平均值填充空值，可以先找到缺失值的位置，然后计算并填充，例如： ```r library(Hmisc) index <- which(is.na(df$popularity)) df$popularity <- impute(df$popularity, (unlist(df[index - 1, 2]) + df[index + 1, 2]) / 2) ``` 7. 数据过滤：使用`dplyr`包的`filter()`函数筛选出满足条件的行，例如`df %>% filter(popularity > 3)`将返回`popularity`列值大于3的行。 8. 数据去重：根据某一列去重，可以使用`duplicated()`函数结合逻辑运算符，如`df[!duplicated(df$grammer), ]`。 9. 数据计算：计算某一列的平均值，可以使用`mean()`函数，例如`mean(df$popularity)`计算`popularity`列的平均值。 以上就是R语言中新增一列数字类型涉及的基本操作，这些技巧对于数据处理和分析至关重要。实际操作时，确保已安装和加载必要的R包，如`dplyr`和`tibble`，以充分利用提供的功能。如果遇到包版本问题导致的错误，可以根据提示进行调整或搜索解决方案。通过实践这些操作，可以提高在R语言中的数据处理能力。