run_analysis.R脚本实现数据集合并与清洗

资源摘要信息:"Get-And-Clean-Data" 该文档介绍了R语言脚本"run_analysis.R"的创建、目标和运行流程。本文档将详细介绍该脚本实现数据处理与清洗的各个环节，以及脚本中所采用的技术和方法。 脚本名称为"run_analysis.R"，创建于2015年6月19日，目的是对数据集进行整合与清理。该脚本的核心目标包括： 1. 合并训练和测试数据集，创建一个统一的数据集。 2. 提取每个测量的均值和标准差。 3. 用描述性活动名称对数据集中的活动进行命名。 4. 使用描述性变量名称对数据集进行标记。 5. 基于上述数据集，创建第二个独立的整洁数据集，该数据集包含了每个活动和每个主题的每个变量的平均值。 文件路径假设部分指出，测试数据和训练数据被存储在以下两个路径中： - 测试数据路径：/ gcd_prj / UCI HAR Dataset / test - 训练数据路径：/ gcd_prj / UCI HAR Dataset / train 所有其他数据文件位于：/ gcd_prj / UCI HAR Dataset。 脚本"run_analysis.R"运行完成后，会生成一个文本文件"prjNum5.txt"，该文件是通过write.table函数创建的聚合数据文件。 对于使用R语言的数据处理与分析，此脚本演示了以下几个关键知识点： 1. 数据集合并：在R中，我们可以使用函数如rbind()来合并数据集中的行，或者使用merge()来合并具有共同列的数据集。在本脚本中，可能会利用这些函数来合并训练数据集和测试数据集。 2. 数据筛选：为了提取均值和标准差，脚本可能会用到如subset()或dplyr包中的filter()函数来选取数据集中符合特定条件的观测值。 3. 变量重命名：在数据清洗的过程中，变量名的清晰性是关键。R语言中可以使用colnames()函数批量重命名列，或者对数据框的每一列单独赋值进行重命名。 4. 数据标记：描述性变量名的使用有助于让数据的含义和用途一目了然。在R中，这通常涉及到对数据框的列进行清晰的命名。 5. 数据聚合：创建整洁数据集时，可能需要计算每个活动和主题的平均值。在R中，可以使用aggregate()函数或tidyverse包中的dplyr库的group_by()和summarise()函数来进行这类操作。 6. 文件输出：生成输出文件时，write.table()函数在R中可以用来创建文本文件，该文件包含了数据框（data.frame）中的数据，其中包含了列名和行名等信息。 7. 文件路径处理：在R中可以使用file.path()函数构建跨平台的文件路径。 8. 编程最佳实践：运行R脚本时，良好的组织和可读性是必要的，这包括合理使用注释和选择有意义的函数名等。 综上所述，该"run_analysis.R"脚本体现了R语言在数据处理和清洗方面的应用，是数据科学工作流程中不可或缺的一部分。通过这种类型的脚本，可以有效地整合和整理数据，为后续的数据分析和建模提供坚实的基础。