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as.numeric() names()<-c() a<-1：4 a<-c(1，2，3，4)查看全部
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创建向量以及用到的函数查看全部
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基线水平未解查看全部
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x <- c(1, NA, 2, NA, 3) x[!is.na(x)]#取得非缺失值 x <- c(1, NA, 2, NA, 3) y <- c("a","b",NA,"c",NA) z <- complete.cases(x,y) x[z] y[z]#取得两个向量中都不为NA的列 library(datasets)#导入R自带的数据集包 head(airquality)#head()方法查看数据集前几行 g <- complete.cases(airquality) airquality[g,][1:10,]#显示前10条不含NA属性的记录查看全部
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x <- list(id=1:4, height=170, gender="male") x["id"]#与x[1]等效，返回的是名字和内容 #只返回内容 x[["id"]] x$id x[c(1,3)]#返回指定列 #可以用变量代替引用 y <- "id" x[[y]] #不可以用变量代替引用($) x$id x$y #获取嵌套列表中的元素 x <- list(a=list(1,2,3,4),b=c("Monday","Tuesdat")) x[[1]][[2]]#方法一：连续两个双括号 x[[c(1,3)]]#方法二：一个双括号，里面用c()函数 #不完全匹配 #如果一个不完全匹配有多个成功匹配，返回结果为NULL l <- list(asdfghj=1:10) l$asdfghj l$a l[["a",exact=FALSE]]#双括号关闭精确匹配查看全部
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x <- data.frame(v1=1:5, v2=6:10, v3=11:15) x$v3[c(2,4)] <- NA x[,"v2"]#与x[,2]等效 x[(x$v1<4 & x$v2>=8),]#条件获取 #以下两种方式在以后的学习中会辨析区别 x[x$v1>2,] x[which(x$v1>2),] x$v1>2#返回满足条件的逻辑向量 which(x$v1>2)#返回上述逻辑为真的数值向量 #条件构建子集的函数,此函数适用于矩阵，数据框等其他数据结构 subset(x,x$v1>2)查看全部
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x <- matrix(1:6, nrow=2, ncol=3) x[1,2]#返回指定坐标向量 x[1,]#返回指定行的向量 x[,2]#返回指定列的向量 x[1,c(1,3)]#返回指定行中特定列的向量 x[1,2]#返回向量 x[1,2,drop=FALSE]#返回矩阵查看全部
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x <- 1:10 x[1]#角标从1开始 x[1:5]#1到5的值 x[x>5]#大于5的值 x>5#返回的是逻辑向量，即每一个元素与5比较的逻辑值组成的向量 x[x>5 & x<7]#与 x[x<3 | x>7]#或 y < 1:4 names(y) <- c("a","b","c","d") y["b"]#对于命名的向量，可以用列名代替角标查看全部
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概念小结查看全部
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#Date 1. x <- Date()#字符型 x2 <- Sys.Date()#Date型 x3 <- as.Date("2016-01-01")#创建Date型 2. weekdays(x3)#星期几 months(x3)#月份 quarters(x3)#季度 3. julian(x3)#参数日期与1970-1-1相差几天 x3-x2#天数差含字符说明 as.numeric(x3-x2)#转换为数值 #Time 1.time创建与转换 x <- Sys.time()#POSIXct p <- as.POSIXlt(x)#POSIXlt as.POSIXct(p)#POSIXct 2.names(unclass(p))#p去掉属性，保留内容，查看POSIXl$t的属性 p$sec#获取p中指定属性的数据 3.x1 <- "一月 1, 2015 01:01" strptime(x1, "%B %d, %Y %H:%M")#字符串形式的时间格式化函数查看全部
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数据框在数据分析中经常被使用，用来存储表格数据（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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数据小结查看全部
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日期与时间查看全部
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向量、矩阵、数据块，较为常用； 数组了解即可；查看全部
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矩阵的维度只能等于2，数组的维度可以大于2查看全部
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