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r语言基础与数据科学应用第六章课后答案

时间:2024-05-26 05:07 来源:像素科技视界

R语言基础与数据科学应用第六章课后答案

在R语言基础与数据科学应用课程中,第六章主要介绍了数据处理和分析的基础知识。为了帮助大家更好地理解和掌握这一部分内容,我们将提供一些课后答案,以供参考。

一、选择题

1. 在R语言中,用于读取数据文件的函数是()。A. read.able()B. read.csv()C. read.excel()D. read.excel2007()正确答案是:B. read.csv()

2. 下列哪个函数可以用于将数据框中的某一列转换为数值型数据?A. as.facor()B. as.umeric()C. as.characer()D. as.logical()正确答案是:B. as.umeric()

3. 以下哪个选项是用于筛选数据框中的特定行的函数?A. subse()B. filer()C. selec()D. arrage()正确答案是:A. subse()

二、简答题

1. 请简要描述什么是数据清洗?为什么要进行数据清洗?答:数据清洗是对数据进行预处理的重要步骤,目的是确保数据的质量和准确性。在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗,以去除重复、缺失或异常值,以及不符合要求的数据。这有助于提高数据分析的准确性和可靠性。

2. 描述在R语言中如何处理缺失值。答:在R语言中,可以使用is.a()函数来检测缺失值。处理缺失值的方法有很多种,如删除缺失值、填充缺失值或插值等方法。常用的填充缺失值的方法包括使用中位数、均值、众数等填充缺失值。还可以使用插值方法,如线性插值或多项式插值,来估计缺失值。

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