创建tidy数据集的R脚本指南

### 知识点梳理 #### 1. R脚本的创建和运行 在给定的文件信息中，需要创建一个名为`run_analysis.R`的R脚本。这涉及到R语言的基础知识，包括R脚本的编写、函数的定义、变量的使用以及如何在R环境中运行脚本。R是一个用于统计分析、图形表示和报告的编程语言和软件环境。在项目中使用R脚本可以自动化数据处理流程，对于数据分析和数据清洗尤为重要。 #### 2. 数据集的合并 项目描述中提到需要合并训练集和测试集以创建一个数据集。这需要了解R中的数据框（data frames）和矩阵（matrices）的合并操作。在R中，可以使用`rbind()`函数来按行合并数据框，或者使用`cbind()`函数来按列合并。对于项目来说，可能需要使用到文件读取函数如`read.csv()`来分别读取训练集和测试集的数据，然后根据相同的列名进行合并。 #### 3. 数据筛选 需要从合并后的数据集中提取测量值的平均值和标准偏差。在R中，这可能涉及到子集选择和数据操作，比如使用`subset()`函数，或者通过`dplyr`包中的`select()`和`filter()`函数来进行复杂的数据筛选。另外，对于平均值和标准偏差的计算，可以使用`mean()`和`sd()`函数，或者使用`dplyr`包中的`summarise()`函数。 #### 4. 数据的命名 项目要求使用描述性活动名称来命名数据集中的活动，以及使用描述性变量名称来适当地标记数据集。这是数据清洗中对数据进行规范化处理的一部分，以提高数据的可读性和易用性。在R中，可以通过重命名列来实现这一要求，使用`names()`函数或者`dplyr`包中的`rename()`函数可以完成列的重命名工作。 #### 5. Tidy数据集的创建 根据项目描述，还需要创建一个tidy数据集，这是Hadley Wickham在tidy数据概念中提倡的一种数据组织方式。在tidy数据集中，每个变量构成一列，每个观测构成一行，每个表只处理一个类型的数据集。使用`dplyr`包可以方便地创建tidy数据集，其中`group_by()`可以用于数据分组，`summarise()`则可以用于分组计算平均值。 #### 6. 数据的输出 最后，需要将tidy数据集输出为txt文件，且不包含行名。在R中，`write.table()`函数可以用来将数据框输出到文本文件，通过设置`row.names=FALSE`参数可以避免将行名写入文件。这是数据导出中的基础操作，对于数据分享和报告生成是非常重要的。 #### 7. 对“UCI HAR 数据集”的了解 此项目基于“UCI HAR 数据集”，该数据集来自于加利福尼亚大学欧文分校（UCI）的人工智能储存库。数据集包含人体动作识别相关的测量数据，这些数据来自于佩戴在身体不同部位的传感器（如手机、手表等）收集而来。在这个项目中，对于原始数据集的理解是必要的，它包含多个文件，例如`X_train.txt`、`y_train.txt`、`subject_train.txt`、`X_test.txt`、`y_test.txt`和`subject_test.txt`。其中，X文件包含实际的测量数据，y文件包含活动标签，subject文件包含实验参与者编号。 #### 8. R语言中数据操作的包 在本项目中，虽然未明确指定，但R语言中处理这类数据集通常会用到一些特定的包，如`dplyr`和`tidyr`。`dplyr`提供了易于使用的函数来筛选、排序、分组和汇总数据。`tidyr`则提供了用于数据整理的函数，将数据转换为整洁格式，特别是`gather()`和`spread()`函数用于数据的长格式和宽格式之间的转换。 综上所述，完成这个项目需要掌握R语言的文件读写、数据框操作、数据筛选、数据规范化命名、数据tidy化处理以及数据输出等技能。同时，对数据集的理解和使用R语言中相关数据处理包的知识也非常重要。