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na.rm表示不将缺失值包括在内查看全部
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数据框（data frame） ——存储表格数据（tabular data） ——视为各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 元素类型可以不同查看全部
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缺失值（missing value） ——NA/NaN:NaN属于NA，NA不属于NaN，NaN数值缺失 is.na()/is.nan()查看全部
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因子（factor） 处理分类数据 ——分类数据/有序vs无序 ——整数向量+标签（由于整数向量） x<-factor(c("female","female","female","male","female")) table()/unclass()查看全部
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列表（list） ——可以包含不同类型的对象 ——创建列表 list（） l<-list("a",2,10L,3+4i,TRUE) l<-list(a=1,b=2,c=3) l3<- list(c(1,2,3),c(4,5,6,7)) x<-matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) dimnames(x)<-list(c("a","b"),c("c","d","e"))查看全部
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矩阵（matrix） ——向量+维度属性（整数向量：nrow，ncol） x<-matrix(nrow=3,ncol=2) 数组查看全部
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f<-gl(3,5)表示这个因子有3个水平，每个水平下有5个元素。查看全部
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tapply(x,f,mean)///////输出结果是一个向量 tapply(x,f,mean,simplify = FALSE)///////输出结果是个列表查看全部
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向量vector ——只能包含同一类型的对象 #注释 #Vector x<- vector("character",length = 1) 选中 run 10个空 #控制台，回车执行 x1<-1:4 从1到4的向量 int x2<- c(1,2,3,4) num x3 <- c(TRUE,10,"a" ) 默认转换为字符型 x4<- c("a","b","c") as.numeric(x4)查看全部
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数据结构 5中基本类型：字符character、数值numeric、整数integer、复数complex、逻辑logical（T/F） X<-1 ,把1赋值给变量x class（x）查看x的类型 numeric 数值型，可为小数或整数 x<-1L 整型 x=5 （99%的情况下不会出错） 大小写敏感。 x<-"hello world" t<-TRUE x<-1+2i 属性 -名称、维度、类型、长度查看全部
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数据结构、数据操作、 1、构建子集（去掉冗余数据） 2、重要函数的使用 工具R，RStudio查看全部
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x<-array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4))####表示随机从正太分布中抽取出来的24个数据，按照三维排列出来。查看全部
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rnorm(100)表示从正太分布中随机抽取100个数据查看全部
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function(m) m[1,] 中间是空格不是逗号，函数获得矩阵的第一行。查看全部
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属性： 名称， 纬度 ，类型查看全部
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