r语言实验实在不会啊

Question

读入数据data01.xlsx,命名为mydata
（温馨提示：读入R工作空间后注意变量的类型！）
实践1：删除变量Z升高，Z体重
实践2：把变量名肺呼量改为肺活量
实践3:按照身高升序和肺活量降序的顺序进行排序
实践4：计算A血型学生的身高、体重与胸围之和（1=“A型”）
实践5：计算年龄大于20的学生的身高、体重的标准差
计算B型血的学生的BIM指数（2=“B型”）
实践6，对肺活量大于4000的男生进行统计。
实践7：将肺活量介于2000-3000的学生分在低肺活量一组
将肺活量介于3000-5000的学生分在中肺活量一组
将肺活量介于5000-7000的学生分在高肺活量一组
实践8：分析不同学院学生的体育成绩的标准差以及平均肺活量。
实践9：性别变量进行重编码：1=“男性”，2=“女性”
实践10：血型变量进行重编码：1=“A型”，2=“B型”，3=“AB型”，4=“O型”
实践11：计算自己的年龄，分别以单位天，周，年输出。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

解决方案

根据问题的描述，以下是对每个问题的具体解决方案：

# 问题 1: 删除变量Z升高和Z体重
mydata <- mydata[, !(colnames(mydata) %in% c("Z升高", "Z体重"))]

# 问题 2: 将变量名"肺呼量"改为"肺活量"
colnames(mydata)[which(colnames(mydata) == "肺呼量")] <- "肺活量"

# 问题 3: 按照身高升序和肺活量降序的顺序对数据进行排序
mydata <- mydata[order(mydata$身高, -mydata$肺活量), ]

# 问题 4: 计算血型为A型学生的身高、体重和胸围之和
sum_A <- sum(mydata[mydata$血型 == "A型", c("身高", "体重", "胸围")])

# 问题 5: 计算年龄大于20的学生的身高和体重的标准差
sd_age20 <- apply(mydata[mydata$年龄 > 20, c("身高", "体重")], 2, sd)

# 问题 6: 计算血型为B型的学生的BIM指数
bim_b <- mydata[mydata$血型 == "B型", "体重"] / (mydata[mydata$血型 == "B型", "身高"]/100)^2

# 问题 7: 统计肺活量大于4000的男生人数
count_male <- sum(mydata$性别 == "男性" & mydata$肺活量 > 4000)

# 问题 8: 计算不同学院学生的体育成绩的标准差和平均肺活量
sports_stats <- aggregate(mydata$肺活量, by = list(mydata$学院), FUN = function(x) c(mean = mean(x), sd = sd(x)))
colnames(sports_stats) <- c("学院", "平均肺活量", "标准差")

# 问题 9: 对性别变量进行重编码，1表示"男性"，2表示"女性"
mydata$性别 <- ifelse(mydata$性别 == "男性", 1, 2)

# 问题 10: 对血型变量进行重编码，1表示"A型"，2表示"B型"，3表示"AB型"，4表示"O型"
mydata$血型 <- factor(mydata$血型, levels = c("A型", "B型", "AB型", "O型"), labels = c(1, 2, 3, 4))

# 问题 11: 计算自己的年龄，并分别以天、周和年为单位进行输出
my_age <- as.Date(Sys.Date()) - as.Date(mydata$出生日期)
age_days <- as.numeric(my_age) # 年龄天数
age_weeks <- as.numeric(my_age) / 7 # 年龄周数
age_years <- as.numeric(my_age) / 365 # 年龄年数

以上是针对你的问题的解决方案。请让我知道是否还有其他问题我可以帮助解决。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^