2020 R语言(西华师范大学) 最新满分章节测试答案
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本课程起止时间为:2020-03-02到2020-07-31
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第一章：R简介 第一章测试
1、 问题:下列是“取余”操作运算符的是（）。
选项：
A:%
B:%%
C:%/%
D:/
答案: 【%%】
2、 问题:将数据框X中含有的NA值换成0，使用的函数是（）。
选项：
A:X <-na.omit(X)
B:X[,is.na(X)] <- 0
C:X[is.na(X)] <- 0
D:is.na(X) <- 0
答案: 【X[is.na(X)] <- 0】
3、 问题:使用代码 x <- 1024；length(x) 后，得到的x的长度为4。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【x为数值型保存，长度为1。】
4、 问题:利用list.files()函数可以读取当前目录下的文件夹。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】
分析：【利用list.files()函数可以读取当前目录下的文件。】
5、 问题:可以把向量、矩阵、数据框、列表、数组放在一个列表里。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】
【作业】第一章：R简介 第一章作业
1、 问题:1.1 练习向量1）怎么生成向量：“金融1601甲、金融1601乙、金融1602甲、金融1602乙、金融1603甲、金融1603乙、金融1604甲、金融1604乙”2）随机产生一个包括负数和正数的向量，负数采用1-负数替代，即-3变成4，正数用1+正数替代，即2变成3，怎么编写代码？
评分规则: 【 根据代码完成情况给分，每小题25分
】
2、 问题:1.2 练习矩阵1）产生随机数，形成矩阵，负的1-该数，正的1加该数2）如何取矩阵上三角和下三角矩阵3）产生随机数（有正有负），形成矩阵，矩阵中小于0的用NA替代4）把矩阵中NA用0替代
评分规则: 【 根据代码完成情况给分
】
第二章：R基本操作 第二章测试
1、 问题:两个数据框进行行合并，哪个函数不能用
选项：
A:cbind()
B:rbind()
C:merge()
D:reshape()
答案: 【reshape()】
2、 问题:输出CSV格式的文件，用一下哪个函数
选项：
A:write.table()
B:read.csv()
C:write.csv()
D:write.delim()
答案: 【write.csv()】
3、 问题:如何用as.Date()函数将’2-2013-1’转化成"2013-01-02"
选项：
A:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%d-%y-%m’)
B:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%d-%Y-%m’)
C:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%m-%Y-%d’)
D:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%y-%m-%d’)
答案: 【as.Date(‘2-2013-1′,format=’%d-%Y-%m’)】
4、 问题:有一列数据x <- c(3，6，7，4，1)，order(x,decreasing=T)输出的结果是()
选项：
A:1 3 4 6 7
B:5 1 4 2 3
C:3 2 4 1 5
D:1 2 3 4 5
答案: 【3 2 4 1 5】
5、 问题:有A和B两个公共列的数据框，如何用merge()函数按A数据框将A，B两个数据框合并
选项：
A:merge(A,B,all=T)
B:merge(A,B,all.x=T)
C:merge(A,B,all.y=T)
D:cbind(A,B)
答案: 【merge(A,B,all.x=T)】
【作业】第二章：R基本操作 第二章作业
1、 问题:2.1 练习新变量生成和数据重新编码1）从WDI分别下载所有国家2016年和2017年GDP数据 2）计算经济增长（放在2017年的表里） 3）产生一个新变量level（放在2017年的表里），经济增长小于等于-5%的标I，大于-5%小于等于0的标II，大于0%小于等于5%的标为III，大于5%小于等于10%标为IV，大于10%标为V
评分规则: 【 gdp_2017 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 2017, end = 2017, extra = FALSE, cache = NULL)gdp_2016 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 2016, end = 2016, extra = FALSE, cache = NULL)gdp_2017$dgdp <- (gdp_2017$NY.GDP.MKTP.CD-gdp_2016$NY.GDP.MKTP.CD)/gdp_2016$NY.GDP.MKTP.CD*100#方法一，用within函数gdp_2017 <- within(gdp_2017,{ level <- NA level [dgdp > 10] <- "V" level[dgdp > 5 & dgdp <= 10 ] <- "IV" level[dgdp > 0 & dgdp <= 5 ] <- "III" level[dgdp > -5 & dgdp <= 0 ] <- "II" level[dgdp <= -5 ] <- "I"})#方法二，直接赋值gdp_2017$level2 <- NAgdp_2017$level2 [gdp_2017$dgdp > 10] <- "V"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > 5 & gdp_2017$dgdp <= 10 ] <- "IV"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > 0 & gdp_2017$dgdp <= 5 ] <- "III"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > -5 & gdp_2017$dgdp <= 0 ] <- "II"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp <= -5 ] <- "I" #方法三，用cut函数gdp_2017$level3 <- cut(gdp_2017$dgdp,c(min(gdp_2017$dgdp,na.rm = T),-5,0,5,10,max(gdp_2017$dgdp,na.rm = T)))levels(gdp_2017$level3 ) <- c("I","II","III","IV","V") 不要求代码完全一致，只需运行结果对就行
本文章不含期末不含主观题！！
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