R语言基本数据类型、数据结构及子集的构建方法
bigegpt 2024-10-12 06:41 4 浏览
基本类型(5种)
字符(character)
数值(numeric: real numbers)
整数(integer)
复数(complex)
逻辑(logical: Ture/False)
数据结构
属性:名称,维度,类型,长度
(1)向量 vector
(2)矩阵 matrix
(3)数组 array
(4)列表 list
(5)因子 factor: 分类数据
(6)缺失值 missing value: NA/NaN, NaN属于NA,反之不成立
(7)数据框 data frame: 存储表格数据
(8)日期与时间 date, time
date: 距离1970-01-01的天数,date()和Sys.Date()
time: 距离1970-01-01的秒数,Sys.time()
POSIXct: 整数,常用于存入数据框
POSIXlt: 列表,还包含星期、年、月、日等信息
R语言子集构建方法
基本方法:
[]: 提取一个或多个类型相同的元素
[[]]: 从列表或数据框中提取元素
$: 按名字从列表或数据框中提取元素
实例:
基本方法:
x1 <- 1:10
x1[1]
x1[1:5]
x1[x1>5]
x1[x1>5 & x1<7]
x1[x1<3 | x1>7]
x2 <- 1:4
names(x2) <- c("a", "b", "c", "d")
x2[2]
x2["b"]
矩阵:
m1 <- matrix(1:6, nrow = 3, ncol = 2)
m1[1, 2]
m1[1,]
m1[,1]
m1[c(1, 3), 1]
class(m1[1, 2])
m1[1, 2, drop = FALSE]
数据框:
df1 = data.frame(v1 = 1:5, v2 = 6:10, v3 = 11:15)
df1$v3
df1[2,]
df1[,"v2"]
df1$v3[c(1, 3)] <- NA
df1[(df1$v1<4 & df1$v2>=7),]
df1[df1$v1>2,]
df1[which(df1$v1>2),] # ?which
df2 <- subset(df1, df1$v2>=7)
列表:
l1 <- list(id = 1:4, height = 170, gendar = "male")
l1[1]
l1["id"]
l1[[1]]
l1[["id"]]
l1$id
l1[c(1, 3)]
l2 <- list(a = list(1, 2, 3, 4), b = c("Mon", "Tues"))
l2[[1]]
l2[[1]][2]
l2[[1]][[2]]
l2[[c(1, 3)]] # = l2[[1]][[3]]
l2[[c(2, 2)]]
#partial matching
l3 <- list(adasds = 1:10)
l3$adasds
l3$a #匹配结果>=2会导致失效
l3[["a", exact = FALSE]]
处理 missing value:
mv1 <- c(1, NA, 2, NA, 3, 4)
mv1[!is.na(mv1)]
mv2 <- c("a", "b", NA, NA, "c", "d")
mv1[complete.cases(mv1, mv2)] # complete.cases(x, y): x, y对应位置绝不为NA
mv2[complete.cases(mv1, mv2)]
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