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列表的子集 > x<-list(id=1:4,height=170,gender="male") > x $id [1] 1 2 3 4 $height [1] 170 $gender [1] "male" > x[1] $id [1] 1 2 3 4 > x["id"] $id [1] 1 2 3 4 > x[[1]] [1] 1 2 3 4 > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x$id [1] 1 2 3 4 > #只拿到列表中每一元素的内容 > > x[c(1,3)] $id [1] 1 2 3 4 $gender [1] "male" > y<-"id" > x[["id"]] [1] 1 2 3 4 > x[[y]] [1] 1 2 3 4 > x$id [1] 1 2 3 4 > x$y NULL > > #如何从列表中获取嵌套元素 > x<-list(a=list(1,2,3,4),b=c("Monday","Tuesday")) > x $a $a[[1]] [1] 1 $a[[2]] [1] 2 $a[[3]] [1] 3 $a[[4]] [1] 4 $b [1] "Monday" "Tuesday" > x[[1]] [[1]] [1] 1 [[2]] [1] 2 [[3]] [1] 3 [[4]] [1] 4 > x[[1]][[2]] [1] 2 > #第一个元素中的第二个内容 > > x[[1]][2] [[1]] [1] 2 > #子列表中的第二个元素 > > x[[c(1,3)]] [1] 3查看全部
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构造数据框 subset which > #构造数据框 > x<-data.frame(V1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x V1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)]<-NA > x V1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #将v3列第二个和第四个设为缺失值 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10查看全部
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数据框 which查看全部
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> #构建子集 矩阵 > x<- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > x[1,2] [1] 3 > #第一行第二列 > > x[1,] [1] 1 3 5 > #第一行全部元素 > > x[2,c(1,3)] [1] 2 6 > class(x[1,2]) [1] "integer" > #返回向量 > x[1,2,drop=FALSE] [,1] [1,] 3 > #返回矩阵查看全部
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构建子集的基本方法 > x<-1:10 > x[1] [1] 1 > #第几个元素 > > x[1:5] [1] 1 2 3 4 5 > #前5个元素 > > x[x>5] [1] 6 7 8 9 10 > #大于5的元素 > > x>5 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE > x[x>5 & x<7] [1] 6 > x[x>3 | x>7] [1] 4 5 6 7 8 9 10 > y<-1:4 > names(y)<-c("a","b","c","d") > y a b c d 1 2 3 4 > y[2] b 2 > y["b"] b 2 > #使用名字来查找数据查看全部
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R 语言数据结构小结查看全部
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数据结构 如何转化为日期时间型 > # time > x<-Sys.time() > x [1] "2017-10-20 15:45:05 CST" > class(x) [1] "POSIXct" "POSIXt" > p<-as.POSIXlt(x) > p [1] "2017-10-20 15:45:05 CST" > class(p) [1] "POSIXlt" "POSIXt" > names(unclass(p)) [1] "sec" "min" "hour" "mday" "mon" "year" "wday" "yday" [9] "isdst" "zone" "gmtoff" > #转换类型 > > p$sec [1] 5.598482 > as.POSIXct(p) [1] "2017-10-20 15:45:05 CST" > > as.Date("2015-01-01") [1] "2015-01-01" > #转换成日期格式 > x1<-"一月 1,2015 01:01" > strptime(x1, "%B %d, %Y %H:%M") [1] "2015-01-01 01:01:00 CST"查看全部
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数据结构 >x<-date() > x [1] "Fri Oct 20 15:36:19 2017" > class(x) [1] "character" > #以字符串形势存储 > x2<-Sys.Date() > x2 [1] "2017-10-20" > class(x2) [1] "Date" > #以日期形势存储 > x3<-as.Date("2015-01-01") > x3 [1] "2015-01-01" > #把任意一个日期存储为date类型 > > weekdays(x3) [1] "星期四" > months(x3) [1] "一月" > quarters(x3) [1] "Q1" > #季度 > > julian(x3) [1] 16436 attr(,"origin") [1] "1970-01-01" > #当前日期距离1970-01-01有多少天 > > x4<-as.Date("2016-01-01") > x4-x3 Time difference of 365 days > as.numeric(x4-x3) [1] 365查看全部
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创建向量的方法查看全部
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lapply（列表，函数/函数名，其他参数）#可以循环列表中的每一个元素， 总是返回列表 若传进来的不是一个列表，会强制转换成列表。 mean()：求平均 runif（）：从均匀分布的总体里抽取若干个数出来 function（m）m[1,]#m表示你在函数中需要处理的参数 sapply，与lapply很相似，唯一的区别就是能将lapply的结果化简 -结果列表元素长度均为1， 返回向量 -结果列表元素长度相同且大于1，返回矩阵查看全部
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矩阵的子集： 提取矩阵中的值：矩阵名[行号，列号] 输出一整行：矩阵名[行号，] 输出一整列：矩阵名[，列号] 可通过c()来确定在某一行或列中要提取哪些元素。 以上返回的都是向量形式的，可通过：矩阵名[行号，列号，drop=FALSE] #返回矩阵类型查看全部
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tapply的使用2查看全部
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tapply的使用2查看全部
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tapply的使用查看全部
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mapply循环的使用2查看全部
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