R语言数据类型深入详解
R语言用来存储数据的对象包括:向量,因子,数组,矩阵,数据框,时间序列(ts)以及列表
意义介绍
1.向量(一维数据):只能存放同一类型的数据
语法:c(data1,data2,...),访问的时候下标从1开始(和Matlab相同);向量里面只能存放相同类型的数据.
>x<-c(1,5,8,9,1,2,5) >x [1]1589125 >y<-c(1,"zhao")#这里面有integer和字符串,整数自动转化成了字符 >y[1] [1]"1"
访问:
>x[-(1:2)]#不显示第1,2个元素 [1]89125 >x[2:4]#访问第2,3,4个元素 [1]589
2.因子(factors):提供了一个处理分类数据的更简洁的方式
因子在整个计算过程中不再作为数值,而是作为一个"符号"而已.
factor(x=character(),levels,labels=levels,exclude=NA,ordered=is.ordered(x),nmax=NA)
x:一个数据向量,它将被转换成为因子;
levels:用来指定因子可能出现的水平(默认也就是向量x里面互异的值,sort(unique(x)));它是一个字符向量(即每个元素是单个字符,组成的一个向量),下面的变量b就是一个字符向量(可以使用as.character()函数来生成).
labels:用来指定水平的名字;
>a<-c(6,1,3,0) >b=as.character(a) >b [1]"6""1""3""0"
exclude:一个值向量,表示从向量x里面剔除的水平值.
nmax:水平数目的上界.
>factor(1:3) [1]123 Levels:123 >factor(1:3,levels=1:6) [1]123 Levels:123456 >factor(1:6,exclude=2) [1]13456 Levels:13456
一般因子(factor)VS有序因子(orderedfactor)
因子用来存放变量或者有序变量,这类变量不能用来计算,而只能用来分类或者计数.一般因子表示分类变量,有序因子用来表示有序变量.
创建一个因子:
>colour<-c('G','G','R','Y','G','Y','Y','R','Y')
>col<-factor(colour)#生成因子
#labels里面的内容代替对应位置处的levels内容
>col1<-factor(colour,levels=c('G','R','Y'),labels=c('Green','Red','Yellow'))
>levels(col)
[1]"G""R""Y"
>levels(col1)
[1]"Green""Red""Yellow"
>col2<-factor(colour,levels=c('G','R','Y'),labels=c('1','2','3'))
>levels(col2)
[1]"1""2""3"
>col_vec<-as.vector(col2)
>class(col_vec)
[1]"character"
>col2
[1]112313323
Levels:123
>col_num<-as.numeric(col2)
>col_num
[1]112313323
>col3<-factor(colour,levels=c('G','R'))#levels里面没有'B',导致col3里面的'B'变成了
>col3
[1]GGRGR
Levels:GR
>colour
[1]"G""G""R""Y""G""Y""Y""R""Y"
创建一个有序因子:
>score<-c('A','B','A','C','B')
>score1<-ordered(score,levels=c('C','B','A'));
>score1
[1]ABACB
Levels:C
3.矩阵(matrix,二维数据):只能存放同一类型
语法:matrix(data,nrow=,ncol=,byrow=F)--byrow=F表示按列来存放数据(默认),byrow=T表示按行存放数据;
>xx=matrix(1:10,2,5)
>xx
[,1][,2][,3][,4][,5]
[1,]13579
[2,]246810
4.数组(大于等于三维的数据):只能存放同一类型
语法:array(data,dim)--data:必须是同一类型的数据;dim:各维的维度组成的向量;(怎么感觉和matlab里面的reshape函数那么像)
>a=array(1:10,c(2,5))
>a
[,1][,2][,3][,4][,5]
[1,]13579
[2,]246810
5.数据框(dataframe)
数据框是一种矩阵形式排列的数据(类似于excel表格),但是和矩阵不同的是,它的每一列可以是不同的数据类型(还是和excel很像).
语法:data.frame(data1,data2,...)--data1,...为每列的数据.
>name<-c("MrA","MrB","MrC")
>group<-rep(1,3)
>scort<-c(58,15,41)
>df<-data.frame(name,group,scort)
>df
namegroupscort
1MrA158
2MrB115
3MrC141
数据访问:
>df$name
[1]MrAMrBMrC
Levels:MrAMrBMrC
>df[1]
name
1MrA
2MrB
3MrC
6.列表(list):可以存放不同类型的数据
语法:list(name1=component1,name2=component2,...)
>xx<-rep(1:2,3:4)
>yy<-c('MrA','MrB','MrC','MrD','MrE','MrD','MrF')
>zz<-'discussiongroup'
>name.list<-list(group=xx,name=yy,decription=zz)
>name.list
$group
[1]1112222
$name
[1]"MrA""MrB""MrC""MrD""MrE""MrD""MrF"
$decription
[1]"discussiongroup"
参考:
blog.sina.com.cn/s/blog_4d9814240102vigp.html
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