本篇內(nèi)容介紹了“r語言的集合運(yùn)算有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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21.求矩陣的秩

Mat <- matrix(1:16,nrow=4)

qr(Mat)$rank

22.用rbind和cbind合并數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)框

AB <- data.frame(A = c('a1','a2','a3'),B=c('b1','b2','b3'))

cbind(AB,AB);

rbind(AB,AB)

23.重命名data.frame的行名

X <- mtcars

head(X)

rownames(X) <- 1:nrow(mtcars)  ###將行名改成序號(hào)

head(X)

24.用mean計(jì)算截?cái)嗑?/h3>

x <- c(0:10,50)

xm <- mean(x)

c(xm,mean(x,trim = 0.10))  ###trim是截?cái)?，去掉最高的和最低?0%

25.找出兩個(gè)數(shù)組中相同的行的行號(hào)

A==B

26.求逆矩陣

solve（A）

27.集合運(yùn)算

union(A,B)            ###并集

intersect(A,B)        ###交集

setdiff(A,B)            ###求B-A

setequal(A,B)        ###A B是否相同

is.element(12,C)    ###12是否在C中

all(C%in%A)          ###集合A是否包含C

28.去除向量中NA值

(1)dt <- c(3,33,NA,333,NA)

dt[complete.cases(dt)]

(2)c <- dt[!is.na(dt)]

(3)a <- dt[-which(is.na(dt))]

(4)b <- na.omit(dt)

29.開n次方

x <- 1000

n <- 5

x^(1/n)

30.查看當(dāng)前工作目錄下有那些變量

objects()

“r語言的集合運(yùn)算有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！