日期
Date: 日期類,年與日
POSIXct: 日期時間類,精確到秒,用數字表示
POSIXlt: 日期時間類,精確到秒,用列表表示
Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime()
#得到當前日期時間 (d1=Sys.Date()) #日期 年月日 (d3=Sys.time()) #時間 年月日時分秒 通過format輸出指定格式的時間 (d2=date()) #日期和時間 年月日時分秒 "Fri Aug 20 11:11:00 1999" myDate=as.Date('2007-08-09') class(myDate) #Date mode(myDate) #numeric #日期轉字符串 as.character(myDate) birDay=c('01/05/1986','08/11/1976') # dates=as.Date(birDay,'%m/%d/%Y') #向量化運算,對向量進行轉換 dates # %d 天 (01~31) # %a 縮寫星期(Mon) # %A 星期(Monday) # %m 月份(00~12) # %b 縮寫的月份(Jan) # %B 月份(January) # %y 年份(07) # %Y 年份(2007) # %H 時 # %M 分 # %S 秒 td=Sys.Date() format(td,format='%B %d %Y %s') format(td,format='%A,%a ') format(Sys.time(), '%H %h %M %S %s') #日期轉換成數字 as.integer(Sys.Date()) #自1970年1月1號至今的天數 as.integer(as.Date('1970-1-1')) #0 as.integer(as.Date('1970-1-2')) #1 sdate=as.Date('2004-10-01') edate=as.Date('2010-10-22') days=edate-sdate days #時間類型相互減,結果顯示相差的天數 ws=difftime(Sys.Date(),as.Date('1956-10-12'),units='weeks') #可以指定單位 #把年月日拼成日期 (d=ISOdate(2011,10,2));class(d) #ISOdate 的結果是POSIXct as.Date(ISOdate(2011,10,2)) #將結果轉換為Date ISOdate(2011,2,30) #不存在的日期 結果為NA #批量轉換成日期 years=c(2010,2011,2012,2013,2014,2015) months=1 days=c(15,20,21,19,30,3) as.Date(ISOdate(years,months,days)) #提取日期時間的一部分 p=as.POSIXlt(Sys.Date()) p=as.POSIXlt(Sys.time()) Sys.Date() Sys.time() p$year + 1900 #年份需要加1900 p$mon + 1 #月份需要加1 p$mday p$hour p$min p$sec
字符串處理
nchar() 、length()
paste()、outer()
substr()、strsplit()
sub()、gsub()、grep()、regexpr()、grepexpr()
#字符串 x='hello\rwold\n' cat(x) #woldo hello遇到\r光標移到頭接著打印wold覆蓋了之前的hell變成woldo print(x) # #字符串長度 nchar(x) #字符串長度 length(x) #1 向量中元素的個數 #字符串拼接 board=paste('b',1:4,sep='-') #"b-1" "b-2" "b-3" "b-4" board mm=paste('mm',1:3,sep='-') #"mm-1" "mm-2" "mm-3" mm outer(board,mm,paste,sep=':') #向量的外積 #[,1] [,2] [,3] #[1,] "b-1:mm-1" "b-1:mm-2" "b-1:mm-3" #[2,] "b-2:mm-1" "b-2:mm-2" "b-2:mm-3" #[3,] "b-3:mm-1" "b-3:mm-2" "b-3:mm-3" #[4,] "b-4:mm-1" "b-4:mm-2" "b-4:mm-3" #拆分提取 board substr(board,3,3) #子串 strsplit(board,'-',fixed=T) #拆分 #修改 sub('-','.',board,fixed=T) #修改指定字符 board mm #"mm-1" "mm-2" "mm-3" sub('m','p',mm) #替換第一個匹配項 "pm-1" "pm-2" "pm-3" gsub('m','p',mm) #替換全部匹配項 "pp-1" "pp-2" "pp-3" #查找 mm=c(mm, 'mm4') #"mm-1" "mm-2" "mm-3" "mm4" mm grep('-',mm) #1 2 3 向量中1,2,3包含'-' regexpr('-',mm) #匹配成功會返回位置信息,沒有找到則返回-1
保證數據質量
准確性
完整性
一致性
冗余性
時效性
...
1、提取有效數據,需要業務人員配合(主觀),及相關的技術手段保障
2、了解數據定義,統一對數據定義的理解
...
數據集成 : 對多數據源進行整合
數據轉換 :
數據清洗 : 異常數據,缺失數據
數據約簡 : 提煉,行,列
通過merge對數據進行集成
#數據集成 #merge pylr::join (包::函數) (customer = data.frame(Id=c(1:6),State=c(rep("北京",3),rep("上海",3)))) (ol = data.frame(Id=c(1,4,6,7),Product=c('IPhone','Vixo','mi','Note2'))) merge(customer,ol,by=('Id')) #inner join merge(customer,ol,by=('Id'),all=T) # full join merge(customer,ol,by=('Id'),all.x=T) # left outer join 左鏈接,左邊數據都在 merge(customer,ol,by=('Id'),all.y=T) # right outer join 右鏈接,右邊數據都在 #union 去重 在df1 和df2 有相同的列名稱下 (df1=data.frame(id=seq(0,by=3,length=5),name=paste('Zhang',seq(0,by=3,length=5)))) (df2=data.frame(id=seq(0,by=4,length=4),name=paste('Zhang',seq(0,by=4,length=4)))) rbind(df1,df2) merge(df1,df2,all=T) #去重,不使用by merge(df1,df2,by=('id')) #重名的列會被更改顯示
構造屬性
規范化(極差化、標准化)
離散化
改善分布