R note

study.R

> devices=read.table("test.csv",header=TRUE,sep=",")
读取数据

> country_table=with(devices,table(country))
计算频率

> as.data.frame(country_table[order(country_table,decreasing=TRUE)])
排序，列显示

> as.data.frame( prop.table(country_table[order(country_table,decreasing=TRUE)])*100)
百分比展示

设置工作目录

setwd("/Users/jixiaoying/Downloads/");

导入数据

orders=read.table("order.csv",header=TRUE,sep=",")

看数据表结构

str(orders)
head(orders,10)

查看指定列, 以下两个等价

orders[,c(3,15)]
orders[,c("会员名","活动代码")]

过滤指定行

orders[orders$活动代码=="ACT_1787720829_180822105731",]

指定列，指定行

peroids=orders[,c("订购周期","活动代码")]
peroids[peroids$活动代码=="ACT_1787720829_180822105731",]

统计列表数据

with(peroids,table(活动代码))
with(peroids,sort(table(活动代码))) #排序
as.data.frame(with(peroids,sort(table(活动代码)))) ##数据更直观
as.data.frame(with(peroids,sort(table(活动代码),TRUE))) #降序排列

二维表

with(peroids,table(活动代码,订购周期))

组合排序

freqs=as.data.frame(with(peroids,table(活动代码,订购周期)))
freqs[order(freqs$Freq),] ## 根据频率排序

去重

length(unique(orders$订购周期))
length(unique(orders$活动代码))