-
数据框：
存储表格数据。视为各种元素长度相同的列表，每个元素代表一列数据，每个元素的长度代表行数，元素类型可以不同。相当于表格
创建数据框：数据框名字 <- data.frame(第一列内容id=c(1,2,3,4)，第二列内容name=c(1,2,3,4)，...，第n列内容) #列名和列的值
查看数据框行数：nrow(数据框名字)
查看数据框列数：ncol(数据框名字)
将数据框转换成矩阵：矩阵名字 <- data.matrix(数据框名字)
查看全部 -
缺失值：
NA和NaN NaN一般表示数字的缺失值，NA可以表示的缺失值类型更广，所以NaN属于NA，NA不属于NaN。
NA有类型属性：integer NA,character NA等
判断向量中是否有缺失值：is.na(向量名)，is.nan(向量名)，如果是缺失值返回TRUE，如果不是返回FALSE
查看全部 -
2.5 factor(因子)
--分类数据/有序 vs 无序
--整数向量+标签（label）
创建因子
x<-factor(c("female","female","male","male","female"))
y<-factor(c("female","female","male","male","female"),levels =c("male","female")) levels代表基线水品
table(x)
unclass(x) 去掉属性看内容
class(unclass(x)) 整型
因子factor：可以理解为整数向量+标签（label）（优于整数向量，每个数字有自己具体的含义）。
查看全部 -
列表（list）： 1.列表与向量的差别：列表可以同时包含不同类型的对象 2. l <- list("a", 2, 10L, 3+4i, TRUE)#建立列表 l2 <- list(a=1 ,b=2 ,c=3)#为列表元素命名 l3 <- list(c(1,2,3),c(4,5,6,7))#列表元素可以是向量，创建元素个数大于1 x <- matrix(1:6, nrow=2, ncol=3) dimnames(x) <- list(c("a","b"),c("c","d","e"))#为矩阵维度（行、列）命名
查看全部 -
矩阵：向量+维度属性（整数向量：nrow,ncol），维度只能为2 创建矩阵： ①矩阵名 <- matrix(nrow=行数，ncol=列数) #或者在前面添加矩阵的内容，是列优先形式填充的。 ②创建一个向量，通过dim(向量名) <- c(行数，列数)变为矩阵 查看矩阵列数和行数：dim(矩阵名字) 查看矩阵属性：attributes(矩阵名字) 矩阵拼接： ①行拼接：rbind(矩阵1名字，矩阵2名字) ②列拼接：cbind(矩阵1名字，矩阵2名字) 数组：与矩阵类似，但是维度可以大于2 创建数组：数组名 <- array(数组内容，维度设定dim = c())
查看全部 -
cbind()为按照列来拼接 rbind()是按照行来拼接
查看全部 -
除了使用matrix直接创建矩阵，还可以通过先创建一个向量，再赋予维度的方法。比如，先创建一个向量y，在用dim(y)<-c(2,3)赋予维度，2行，3列。
查看全部 -
矩阵小结：
--向量+维度属性(整数向量：nrow,ncol)
创建空白矩阵 x<-matrix(nrow=行数,ncol=列数)
创建矩阵 x<-matrix(内容,nrow=行数,ncol=列数) 矩阵填充，是从上到下先填充第一列，填完，再填充第二列
查看矩阵行列数 dim(x)
查看矩阵有哪些属性 attributes(x)
查看全部 -
小结向量：
查看全部 -
names()可以给向量的元素添加名称
查看全部 -
强制类型转换：
as.numeric()
as.logical()
as.character()
强制转换可能会引入缺失值，比如"a"强转numeric类型会变为NA
查看全部 -
注释：# ，跟python一样
向量（vector）的表示方法：
x<- vector("characrer",length=10) #长度为10的字符向量，元素为空
x1<-1:4 # x=(1,2,3,4)
x2<-c(1,2,3,4)
如果用第三种方法去创建 向量时，传入三种不同类型的值，R会自动强制转换成可用类型
控制台的命令是一次的，如果想重复使用，就要新建文件，而且文件里的执行需要选择语句才可以执行，不像命令里的语句，直接按回车键。
查看全部 -
R对象的属性：
。名称 （name） 。维度 （dimension:matrix array） 。类型 （class） 。长度 （length）
查看全部 -
用class()函数查看变量的类型
赋值类型有两种:＜-还有=(有写情况会报错)，标准的是用＜- ，如果强调整数则在数字后加L
逻辑型中的布尔类型True/False需要大写，R是区分大小写的语言
字符型的参数要用""
查看全部 -
R中对象的5种基本类型：字符、数值、整数、负数、逻辑
其中数值是包括小数的。
查看全部
举报