【文件属性】：
文件名称：GettingCleaningData:在 Coursera 上获取和清理数据的课程项目存储库
文件大小：88KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-23 08:11:32
R
脚本 run_analysis.R 在 UNZIPPED 文件夹 UCI HAR Dataset/ 中获取数据，并生成对应于每个主题、活动和测量的平均值和标准偏差的平均值，并将其保存在 tidydataset.txt 库中 reshape2 用于重塑
该项目是通过以下步骤完成的
为每个表创建文件连接。 此脚本开始时假设三星数据在解压缩的 UCI HAR 数据集文件夹中的工作目录中可用
使用 read.table() 读取表格并合并训练和测试数据，包括训练数据、测试数据、活动标签和特征
使用命令 cbind() 合并活动、主题等，使用命令将两个数据集合并为一个完整的数据集，并使用 rbind() 合并训练和测试数据集
使用 gsub 选择均值和标准差的特征索引，仅考虑名称中带有“mean()”和“std()”的特征
子集合并数据集，提取列只包含均值和标准差测量值，带有上一步生成的向量
通过分
【文件预览】：
GettingCleaningData-master
----.gitignore(574B)
----.gitattributes(378B)
----tidydataset.txt(219KB)
----test_analysis.R(196B)
----run_analysis.R(2KB)
----CodeBook.md(6KB)
----ReadMe.md(2KB)