R分享|玩转数据处理120题

简介: 通过github获取大佬们开源项目的源代码和数据,并且理解大佬们便编写代码的技巧和思想,这是进阶R以及其他语言的最有效方法之一了。

获取方式


这里以github为例,打开文末第二个链接,你会看到如下界面。然后可通过下载压缩包存到本地,也可以直接下载到本地的github桌面版本上。

6Y63`[A~@(X$X}PG@J4M9_W.png


解压打开压缩包,或者打开github桌面版本相对路径即可看到以下界面。

16GQ)~XPTM~2GDW3SGB@3VX.png


这里的pdf是已经编译好的,你可以直接看这进行学习和练习。

WBIXQXOTN0J)_3WWKSZVO18.jpg


当然更好的方法是打开这个project,并打开.rmd文件学习。如果想进一步学习所用函数的其他方法,可以按F1(?help)寻求帮助。想学习其他快捷键操作可参考我以前的推文:Rstudio常用快捷键以及窗口操作有用技巧

7F%1EZ29DWFLKH$6ZXUFSBX.png

R中学习


小编有话说


  • 通过github获取大佬们开源项目的源代码和数据,并且理解大佬们便编写代码的技巧和思想,这是进阶R以及其他语言的最有效方法之一了。
目录
相关文章
|
3天前
|
数据采集 自然语言处理 监控
|
3天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 数据处理
Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎,可以进行大规模数据处理和分析
【5月更文挑战第2天】Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎,可以进行大规模数据处理和分析
25 3
|
3天前
|
存储 并行计算 数据可视化
基于NumPy的实时数据处理系统构建
【4月更文挑战第17天】本文介绍了如何使用NumPy构建实时数据处理系统,强调了NumPy的高性能和灵活性。系统需满足高吞吐、低延迟、可扩展性和可靠性。通过数据获取与预处理、加载与存储、实时计算与分析及结果输出与可视化四个步骤,利用NumPy的矩阵运算和并行计算功能实现高效处理。虽然有内存管理和实时性等挑战,但NumPy的易扩展性使其能在各种实时处理需求中发挥作用。
|
3天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
数据之海:探索大规模数据处理的无尽可能
在数字化时代,大规模数据处理成为科技创新和商业发展的关键。本文将探索数据之海中的挑战与机遇,揭示大规模数据处理的重要性,并展望其对未来科技进步和社会变革的无尽可能。通过航行数据之海,我们将开启一段全新的技术探索之旅。
|
9月前
|
XML 数据处理 数据格式
数据处理
4.4数据处理 4.4.1 数据清单 1具有二维表特性的电子表格在Excel中被称为数据清单。 2行表示记录,列表示字段。 3数据清单的第一行必须为文本类型,为相应列的名称. 4在此行的下面是连续的数据区域,每一列包含相同类型的数据. 4.4.2 排序和筛选 1、排序 1单个关键字排序 单击待排序字段数据列表中的任意一个单元格,单击“数据“选项卡,在“排序和筛选”组中,单击“升序”按钮,则按排序字段从小到大排序,若单击“降序”按钮,则按排序字段从大到小排序。 2多关键字排序 单击数据清单任意单元格,单击“数据”选项卡,在“排序和筛选”组中,单击“排序”按钮,打开排序对话框 1
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
【数据篇】33 # 可视化数据处理的一般方法是什么?
【数据篇】33 # 可视化数据处理的一般方法是什么?
203 0
【数据篇】33 # 可视化数据处理的一般方法是什么?
|
Web App开发 存储 分布式计算
数据处理| 学习笔记
快速学习数据处理
95 0
数据处理| 学习笔记
|
数据采集 消息中间件 监控
功能介绍数据处理详解|学习笔记
快速学习功能介绍数据处理详解
288 0
功能介绍数据处理详解|学习笔记
|
数据采集 存储 数据挖掘
数据处理基础 | 学习笔记
快速学习 数据处理基础
148 0
|
前端开发 Java 数据处理
数据处理|学习笔记
快速学习数据处理
数据处理|学习笔记