Category: လမ်းညွှန်

R ဖိုင်သည် R programming language ဖြင့်ရေးသားထားသော script တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဖိုင်များသည် .R တိုးချဲ့မှုဖြင့် အဆုံးသတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ R script ကို my_script.R အဖြစ် သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ ဤဖိုင်များကို R ကုဒ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖြစ်သည့် RStudio တွင် များသောအားဖြင့် ဤဖိုင်များကို အသုံးပြုကြသည်။ အောက်ပါဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် RStudio တွင် R script ကိုမည်သို့ဖွင့်ရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာ- RStudio တွင် R...

R ရှိ strsplit() လုပ်ဆောင်ချက်ကို string တစ်ခုအား အပိုင်းပိုင်းများစွာခွဲရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- strsplit(string၊ ပုံစံ) ရွှေ- string- စာလုံး vector pattern : ခွဲမည့်ပုံစံ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- Spaces ကိုအခြေခံ၍ စာကြောင်းတစ်ကြောင်းခွဲပါ။ အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် နေရာလွတ်များကို အခြေခံ၍ စာကြောင်းတစ်ခုကို ခွဲရန် strsplit() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပုံကို ပြသသည်-...

R ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားကို အသုံးပြု၍ အင်တာနက်မှ ဖိုင်တစ်ခုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- download. file (url, destfile) ရွှေ- url- ဖိုင်၏ URL ပါဝင်သည့် စာလုံးစာကြောင်းတစ်ခု destfile : ဖိုင်ကိုသိမ်းဆည်းရန် တည်နေရာပါရှိသော စာလုံးစာကြောင်းတစ်ခု အောက်ဖော်ပြပါ အဆင့်ဆင့် ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။ အဆင့် 1: ဖိုင် URL ကိုရှာပါ။ ဤဥပမာအတွက်၊ အောက်ပါ...

မူရင်းအားဖြင့်၊ ggplot2 ရှိ ကြံစည်မှုခေါင်းစဉ်များကို ဘယ်သို့ ညှိထားသည်။ သို့သော်၊ သင်သည် ခေါင်းစဉ်၏ အနေအထားကို ပြောင်းလဲရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ခေါင်းစဉ်ကို ဗဟိုပြုပါ။ some_ggplot + theme(plot. title = element_text(hjust = 0.5 )) နည်းလမ်း 2- ခေါင်းစဉ်ကို ညာဘက်သို့ ညှိပါ။ some_ggplot + theme(plot. title = element_text(hjust = 1 )) နည်းလမ်း...

ggplot2 scatterplot တွင် အမှတ်များ၏ အရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲရန် အရွယ်အစား အငြင်းအခုံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ some_ggplot + geom_point(size= 1.5 ) ပုံသေအရွယ်အစားမှာ 1.5 ဖြစ်သော်လည်း အမှတ်များကို သေးငယ်သည် သို့မဟုတ် ပိုကြီးစေရန်အတွက် ဤတန်ဖိုးကို လျှော့ချနိုင်သည် သို့မဟုတ် တိုးနိုင်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် R တွင်တည်ဆောက်ထားသော mtcars dataset ဖြင့် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို လက်တွေ့တွင်အသုံးပြုနည်းကိုပြသထားသည်။ အကိုးအကားအတွက်၊ ၎င်းသည် ggplot2 scatterplot ၏ ပုံသေအရွယ်အစားကို အသုံးပြု၍ ပုံပေါ်သည်-...

ggplot2 တွင် ကွက်ကွက်တစ်ခုသို့ ယုံကြည်မှုကြားကာလမျဉ်းများထည့်ရန် သင်သည် geom_smooth() ကို သုံးနိုင်သည်။ library (ggplot2) some_ggplot + geom_point() + geom_smooth(method=lm) အောက်ပါဥပမာများသည် R တွင်တည်ဆောက်ထားသော mtcars dataset ဖြင့် လက်တွေ့တွင် ဤ syntax ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။ ဥပမာ 1- ggplot2 တွင် ယုံကြည်မှုကြားကာလလိုင်းများကို ထည့်ပါ။ အောက်ပါကုဒ်သည် ggplot2 တွင် scatterplot ဖန်တီးနည်းကိုပြသပြီး အကောင်းဆုံးအံဝင်ခွင်ကျနှင့် 95% ယုံကြည်မှုကြိုးတန်းများထည့်နည်းကို ပြသသည်- library...

ogive သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ဒေတာတန်ဖိုး မည်မျှတန်ဖိုးများ အထက် သို့မဟုတ် အောက်တွင် မည်မျှကျဆင်းသည်ကို ပြသသည့် ဂရပ်ဖစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် R တွင် အောက်ပါ ogive ဂရပ်ကို ဖန်တီးနည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- R တွင် Ogive ဇယားကို ဖန်တီးပါ။ ဦးစွာ၊ တန်ဖိုး 20 ပါရှိသော ဒေတာအစုံကို သတ်မှတ်ကြပါစို့။ #create dataset data <- c(6, 7, 7, 8, 9, 12,...

R တွင် အတွင်းပါဝင်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန် ဘုံနည်းလမ်း နှစ်ခုရှိသည်။ နည်းလမ်း 1- Base R ကိုသုံးပါ။ merge(df1, df2, by=' column_to_join_on ') နည်းလမ်း 2: dplyr ကိုသုံးပါ။ library (dplyr) inner_join(df1, df2, by=' column_to_join_on ') နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးသည် တူညီသောရလဒ်ကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သော်လည်း dplyr နည်းလမ်းသည် အလွန်ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် အောက်ပါဒေတာဘောင်များဖြင့် ဤလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသသည်- #define...

R တွင် မှန်ကန်စွာပါဝင်ရန် ဘုံနည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ နည်းလမ်း 1- Base R ကိုသုံးပါ။ merge(df1, df2, by=' column_to_join_on ', all. y = TRUE ) နည်းလမ်း 2: dplyr ကိုသုံးပါ။ library (dplyr) right_join(df1, df2, by=' column_to_join_on ') နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးသည် df2 မှ အတန်းများအားလုံးနှင့် df1 မှ ကိုက်ညီသောသော့များဖြင့် အတန်းအားလုံးကို ပြန်ပေးပါမည်။ နည်းလမ်းနှစ်ခုလုံးသည် တူညီသောရလဒ်ထွက်ရှိလာမည်ကို...

R တွင် အပြင်ဘက် join ကိုလုပ်ဆောင်ရန် ဘုံနည်းလမ်းနှစ်ခုရှိသည်။ နည်းလမ်း 1- Base R ကိုသုံးပါ။ merge(df1, df2, by=' column_to_join_on ', all= TRUE ) နည်းလမ်း 2: dplyr ကိုသုံးပါ။ library (dplyr) full_join(df1, df2, by=' column_to_join_on ') နည်းလမ်းတစ်ခုစီသည် ဇယားနှစ်ခုလုံးမှ အတန်းအားလုံးကို ပြန်ပေးပါမည်။ နည်းလမ်းနှစ်ခုစလုံးသည် တူညီသောရလဒ်ကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သော်လည်း dplyr နည်းလမ်းသည် အလွန်ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။...