R 编程中的探索性数据分析

R 编程是数据分析和建模中最受欢迎的语言之一，而探索性数据分析是其中最基本的步骤之一。本文将介绍如何使用 R 编程进行探索性数据分析（EDA），并提供一些实用的技巧和例子。

什么是探索性数据分析？

探索性数据分析是一种用于理解数据集的方法。它涉及观察、摘要和可视化数据，以便发现有趣的结构、异常值和趋势。探索性数据分析不仅是数据探索的基础，还可以帮助数据科学家考虑可能应用于数据的建模技术。

如何执行探索性数据分析？

在 R 中，你可以使用以下技术来执行探索性数据分析：

1. 载入数据

使用 read.table() 、 read.csv() 或其他 R 包提供的函数将数据集载入 RStudio 中：

data <- read.table("data.txt", header = TRUE)

2. 理解数据

使用以下函数理解数据集：

• head()和tail()：查看数据集的前几行或后几行。
• str()：了解数据集的变量名、类型和空缺值。
• summary()：识别数据集的摘要信
• nrow()和ncol()：计算数据集的行数和列数。

例如：

head(data, n = 10)
str(data)
summary(data)
nrow(data)
ncol(data)

3. 可视化数据

使用以下函数可视化数据集：

• plot()：绘制散点图、折线图、直方图等等。
• boxplot()：绘制箱形图。
• hist()：绘制直方图。
• barplot()：绘制条形图。
• pie()：绘制饼图。

例如：

plot(data$year, data$income)
boxplot(data$income ~ data$gender)
hist(data$age)
barplot(table(data$group))
pie(table(data$gender))

4. 探索性数据分析的技巧和例子

以下是一些探索性数据分析的技巧和例子：

a. 标准化数据

标准化数据可以使数据更容易比较，可以使用以下代码：

data_std <- scale(data, center = TRUE, scale = TRUE)

b. 提取子集

使用 subset() 函数可提取数据集的子集：

data_sub <- subset(data, income > 50000 & age < 35)

c. 处理异常值

使用以下函数处理异常值：

• which()：查找异常值的位置。
• na.omit()：从数据集中删除空缺值。
• na.approx()：用线性外推法填补空缺值。
• na.fail()：在遇到空缺值时返回错误。

例如：

which(data$income > 100000)
data_clean <- na.omit(data)
data_interp <- na.approx(data)

结论

探索性数据分析是数据探索和建模的基础。在 R 中执行探索性数据分析需要使用载入数据、理解数据和可视化数据的技巧。本文介绍的代码片段可以帮助程序员更好地理解如何使用 R 中探索性数据分析来处理数据以及掌握一些数据处理的技巧。