r语言爬虫实战（r 语言 python）
摘要：
1、R是基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行，R的语法是来自Scheme，2、本书注重实用性，是一本全面而细... 本篇目录：
r语言实战第三版和第二版什么区别
1、R是基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现。语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。
2、本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。
3、内容不同：《R语言医学数据分析实战》主要关注医学数据的分析和处理，包括数据清洗、数据探索、统计分析和可视化等方面；而《R语言实战》包括更广泛的应用领域，如金融、市场营销、社交网络等，涉及的内容也更加丰富。
《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析
成分载荷(component loadings)可用来解释主成分的含义，解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性，即方差无法被主成分解释的部分(1-h2)。
主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。
主成分分析和因子分析都是信息浓缩的方法，即将多个分析项信息浓缩成几个概括性指标。因子分析在主成分基础上，多出一项旋转功能，该旋转目的即在于命名，更容易解释因子的含义。
性质不同 主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
因子分析：鉴于主成分分析现实含义的解释缺陷，统计学斯皮尔曼又对主成分分析进行扩展。
因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同 主成分分析：不需要有假设(assumptions)；因子分析：需要一些假设。
R软件如何将爬虫得到的数据制成表格
1、一般的文本格式导入，都可以用read.table命令把数据扔进R里面。Excel和Spss数据的话，可用相应软件将文件打开，观察数据结构后将其复制到剪贴板，然后一样可以用read.table(clipboard)扔到R里面。
2、网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。
3、文本处理：如果爬虫获取的数据是文本格式，可以使用正则表达式、字符串分割、文本解析库等方法进行数据分离。通过识别特定的标记或者格式，将文本中的目标数据提取出来。
4、第三步：各取所需，获取数据获得页面信息之后，我们就可以开始爬虫数据中最主要的步骤：抓取数据。抓取数据的方式有很多，像正则表达式re，lxml的etree，json，以及bs4的BeautifulSoup都是python3抓取数据的适用方法。
《R语言实战》自学笔记5-数据框
数据框(data.frame)是R中最常处理的数据结构。
矩阵不能用 $ 符号取子集 t()：转置函数，行与列的互换 as.data.frame()：转换，把矩阵变为数据框 ，用as.matrix()函数也能把数据框变为矩阵 聚类，相似的行，相似的列会聚在一起。
R函数的诸多有趣特性之一，就是它们可以应用到一系列的数据对象上，包括标量、向量、矩阵、数组和数据框。R中提供了一个apply()函数，可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。
通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。
rbind(A， B) ：纵向合并两个数据框（数据集），两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。
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