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数据属性查看全部
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对象的5中基本类型查看全部
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apply —沿着数组的某一维度处理数据 apply（参数）：apply（数组，维度，函数/函数名）查看全部
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处理循环 —R不仅有for/while循环语句，还有更强大的实现循环的“一句话函数” lapply—可以循环处理列表中的每个元素 lapply(参数)：lapply(列表，函数/函数名，其他参数) —总是返回一个列表 sapply:简化结果 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 排序 总结数据信息查看全部
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整数 复数 逻辑查看全部
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基本数据类型 五种 字符 数值查看全部
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#missing value x <- c(1,NA,2,NA,3) is.na(x) x[!is.na(x)] x <- c(1,NA,2,NA,3) y <- c("a","b",NA,"c",NA) z <- complete.cases(x,y) x[z] y[z] library(datasets) head(airquality) g <- complete.cases(airquality) airquality[g,][1:10,]查看全部
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列表的子集 —[[]]/$/[[]][] —嵌套列表/不完全匹配（partical matching）查看全部
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> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$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 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[(x$v1<4 & x$v2>=8),] v1 v2 v3 3 3 8 13 > x[(x$v1<4 | x$v2>=8),] v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > x[x$v1>2,] v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > x[which(x$v1>2),] v1 v2 v3 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > ?which > which(x$v1>2) [1] 3 4 5 > x$v1>2 [1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE查看全部
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> 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 > x[1,] [1] 1 3 5 > x[2.3] [1] 2 > x[,1] [1] 1 2 > x[2,c(1,3)] [1] 2 6 > class(x[1,2]) [1] "integer" > x[1,2,drop=FALSE] [,1] [1,] 3查看全部
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原始数据（raw dataset）->预处理后的数据（clean dataset） 基本方法： 1、[]提取一个或多个类型相同的元素 2、[[]]从列表或数据框中提取元素 3、$按名字从列表或数据框中提取元素查看全部
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日期和时间（date,time） 日期：Date 距离1970-01-01的天数 date() Sys.Date() weekdays() months() quarters() 时间：POSIXct POSIXlt 距离1970-01-01的秒数 Sys.time() POSIXct:整数，常用于存入数据框 POSIXlt：列表，海报还星期、年、月、日等信息 字符->日期/时间 as.Date() as.POSIXct()/as.POSIXlt()/strptime()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 每个语速的长度代表行数 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有类型属性：integer NA等 is.na()/is.nan()查看全部
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因子（factor） -分类数据/有序&无序 整数向量+标签（label） level设置基线水平变量 factor()查看全部
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