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    r語言條件語句

    R語言 排序 次條件

    用order函數 數字從大到小,所以是倒序列,開啟order中的倒序模式會導致所有關聯的sort都是倒序,我們得用一個小技巧:負號。

    (order的作用是幫你拿到行的index,如此所有排序都是關聯的。) 假如你數據叫data data <- data[order(-data[[2]], data[[1]]), ]data如此你的第二列數字會是取了相反數再sort,所以是倒序,而第一列是正排序,按照字母表順序。

    放在第一個位置的data[[2]]就是主條件,在后面的是次條件,次次條件。

    如何用r語言寫repeat語句

    一、循環和向量化

    1、控制結構

    (1)條件語句

    if(條件) 表達式1 else 表達式2

    (2)循環(loops)

    for :for(變量 in 變量) 表達式

    while while(條件)表達式

    repeat repeat 表達式

    三者略有區別:若知道終止條件(循環次數)就用for循環,若無法知道運行次數,則用while和repeat循環,repeat循環利用循環體的break語句跳出循環

    R語言

    我理解,你的意思是循環的判斷,當最后一項為1,且第一項為0 的時候,那么這兩者交換;

    但是,代碼表示的邏輯是,不論是不是最后一項,只要不滿足當前項為1,下一項為0,就做else塊中的代碼;可見當i=1,5,6,7,8,9,10時,都執行了else中的代碼;

    最后,按照你的風格,修改如下:

    redrowmove<-function(x){

    for(i in 1:(length(x)-1)){

    if(x[i]==1 && x[i+1]==0){

    x[i]=0

    x[i+1]=1

    }

    }

    if(x[length(x)]==1 && x[1]==0){

    x[length(x)]=0

    x[1]=1

    }

    return(x)

    }

    關于R語言函數

    R語言實際上是函數的集合,用戶可以使用base,stats等包中的基本函數,也可以自己編寫函數完成一定的功能。

    但是初學者往往認為編寫R函數十分困難,或者難以理解。這里對如何編寫R函數進行簡要的介紹。

    函數是對一些程序語句的封裝。換句話說,編寫函數,可以減少人們對重復代碼書寫,從而讓R腳本程序更為簡潔,高效。

    同時也增加了可讀性。一個函數往往完成一項特定的功能。

    例如,求標準差sd,求平均值,求生物多樣性指數等。R數據分析,就是依靠調用各種函數來完成的。

    但是編寫函數也不是輕而易舉就能完成的,需要首先經過大量的編程訓練。特別是對R中數據的類型,邏輯判別、下標、循環等內容有一定了解之后,才好開始編寫函數。

    對于初學者來說,最好的方法就是研究現有的R函數。因為R程序包都是開源的,所有代碼可見。

    研究現有的R函數能夠使編程水平迅速提高。 R函數無需首先聲明變量的類型,大部分情況下不需要進行初始化。

    一個完整的R函數,需要包括函數名稱,函數聲明,函數參數以及函數體幾部分。1. 函數名稱,即要編寫的函數名稱,這一名稱就作為將來調用R函數的依據。

    2. 函數聲明,包括 <- function, 即聲明該對象的類型為函數。3. 函數參數,這里是輸入的數據,函數參數是一個虛擬出來的一個對象。

    函數參數所等于的數據,就是在函數體內部將要處理的值,或者對應的數據類型。 函數體內部的程序語句進行數據處理,就是對參數的值進行處理 ,這種處理只在調用函數的時候才會發生。

    函數的參數可以有多種類型。R help的界面對每個函數,及其參數的意義及所需的數據類型都進行了說明。

    4. 函數體常常包括三部分.(1). 異常處理輸入的數據不能滿足函數計算的要求,或者類型不符, 這時候一定要設計相應的機制告訴用戶,輸入的數據在什么地方有錯誤。 錯誤又分為兩種。

    第一種, 如果輸入的數據錯誤不是很嚴重,可以經過轉換,變為符合處理要求的數據時, 此時只需要給用戶一個提醒,告知數據類型不符,但是函數本身已經 進行了相應的轉換。第二種,數據完全不符合要求,這種情況下,就 要終止函數的運行,而告知因為什么,函數不能運行。

    這樣,用戶在 使用函數的情況先才不至于茫然。(2). 運算過程包括具體的運算步驟。

    運算過程和該函數要完成的功能有關。R運算過程中,應該盡量減少循環的使用,特別是嵌套循環。

    R提供了 apply,replicate等一系列函數,來代替循環,應該盡量應用這些函數, 提高效率。 如果在R中實在太慢,那么核心部分只能依靠C或者Fortran 等語言編寫,然后再用R調用這些編譯好的模塊,達到更高的效率。

    運算過程中,需要大量用到if等條件作為判別的標準。if和while都是需要數據TRUE/FALSE這樣的邏輯類型變量,這就意味著,if內部,往往是對條件的判別,例如 *, *, *c等等,或者對大小的比較,如,if(x > 0), if(x == 1), if(length(x)== 3)等等。

    if后面,如果是1行,則花括號可以省略,否則就必須要將所有的語句都放在花括號中。這和循環是一致的。

    例子:## if與條件判斷* <- function(a, b, method = "add"){ if(method == "add") { ## 如果if或者for/while; res <- a + b ## 等后面的語句只有一行,則無需使用花括號。} if(method == "subtract"){ res <- a - b } return(res) ## 返回值}### 檢驗結果*(a = 10, b = 8, method = "add")*(a = 10, b = 8, method = "substract")。

    R語言中符合條件篩選行

    如果兩個數據集的變量完全一樣的話可以直接這樣 :

    newdata<-merge(longlist,shortlist,all=FALSE)

    得到的就是兩個的交集。

    如果變量不同的話,可以接著剛才操作,設定變量x用來標注longlist中的id是否也在shorlist中出現過:

    id<-newdata$id

    x<-c("true")

    a<-cbind(id,x)

    a<-*(a)

    longlist<-merge(longlist,a,all=TRUE)

    然后longlist中就會多出x變量,與shortlist相同的id后面x為true

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