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数据框与列表的关系查看全部
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赋值符号 <- eg:x<-1,回车，[1]1 查看数值类型class（x）,回车查看全部
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哈哈，第一次发笔记查看全部
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数据结构查看全部
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data()获取系统时间（字符型）<br><br> sys.date()获取系统时间(date型)<br><br> x <- as.date("2015-1-1")存储时间<br> weekdays(x)获取星期几(字符型)<br> months(x)获取月份(字符型)<br> quarters(x)获取第几季度(字符型)<br> julian(x)距离1970-1-1的天数<br> as.numeric强制转换为数字<br> names(unclass(x))获取所有属性的名字 strptime(x,"%B %D, %Y %H:%M")转换时间格式，%B月份，%d日子,%Y年，%H小时,%M分钟查看全部
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类型查看全部
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三种创建向量的方法查看全部
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R的对象的属性查看全部
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对象的五种基本类型查看全部
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如图所示查看全部
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数理结构查看全部
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对象的基本类型查看全部
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#总结数据信息 #默认前六行或者后六行 head(airquality, 10)#查看前10行 tail(airquality, 10)#查看后10行 summary(airquality)#总结，数据分布整体把握 str(airquality) table(airquality$Month)#对列进行频数统计 table(airquality$Ozone, useNA = "ifany")#将Ozone中NA的数值统计出来 any(is.na(airquality$Ozone))#判断是否有缺失值 sum(is.na(airquality$Ozone))#统计缺失值数量 all(airquality$Month < 12)#查看是不是所有的月份都小于12 #将Titanic强制转换为数据框 t <- as.data.frame(Titanic) t #按照Class和Age生成交叉表 x <- xtabs(Freq ~ Class + Age, data = t) x #扁平化显示 ftable(x) #查看对象大小 object.size(airquality) print(object.size(airquality),units="Kb")#按照kb显示大小查看全部
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#对数据进行排序 #sort返回排好序的内容 #order返回下标 x <- data.frame(v1=1:5, v2=c(10,7,9,6,8), v3=11:15, v4=c(1,1,2,2,1)) x sort(x$v2)#v2列按照升序排列 sort(x$v2,decreasing = T)#v2列按照降序排列 order(x$v2)#返回的不是内容本身，是内容的下标 x[order(x$v2),]#对x数据框按照v2进行排序 x[order(x$v4, x$v2, decreasing = T), ]#将序排列x,先按照v4,次要按照v2查看全部
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#split #根据因子或者因子列表将向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #参数格式：split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) x <- c(rnorm(5), runif(5),rnorm(5,1)) f <- gl(3,5) x f split(x,f) lapply(split(x,f), mean) lapply(split(x,f), sum) head(airquality) split(airquality,airquality$Month)#按照month分组查看 s <- split(airquality,airquality$Month) s table(airquality$Month)#查看每个Month下包含的记录数 # 求平均值 lapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")])) #简化显示结果 sapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")])) #处理缺失值 sapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm = T))查看全部
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