《R语言经典示例》学习笔记（二）

输入与输出

• b<-data.frame();a<-edir(b)先创建一个空的数据框，在使用R内置的表格编辑器填充其中的内容。适合于少量数据。
• print(pi,digits=4)输出pi的值，并保留4位小数（R一般以7位浮点数的形式作为输出格式）。
  print()函数中的digits参数能控制显示结果的位数。
• options（digits=7）设定默认的位数，改变了R内置函数的输出格式。
• list.files()显示当前工作目录中的文件。
• read.table()函数读取一个包含表格数据的文本文件，结果会返回一个数据框。
• read.csv()函数读取逗号分隔符文件中的数据。如果csv文件不包含标题栏：read.csv(“filename”,header=FALSE)。
• write.csv(x,file=”filename”,row.name=FALSE)函数以csv文件的格式保存数据。

---

数据结构

向量

• 同质；
• 可按照位置进行索引；
• 元素可以被命名：

v<-c(10,20,30)
names(v)<-c("Moe","Larry","Curly")
v
    Moe    Larry    Curly
    10         20         30

• 向量元素被命名，可用名称选定它们：

v["Larry"]
Larry 
20

列表

• 非同质；
• 可按照位置进行索引；
• 允许抽取子列表；
• 列表元素可以有名称。

矩阵

有维数的向量

数组

创建维数为2*3*2的3维数组：

>d<-1:12
> d
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12
> dim(d)<-c(2,3,2)
> d
, , 1

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

, , 2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    7    9   11
[2,]    8   10   12

因子

• 分类变量
  一个因子可以代表一个分类变量。分类变量用于：列联表、线性回归、方差分析、逻辑回归以及许多其他领域。
• 分组
  根据数据组别来分类或标记数据项。

数据框

• 列表的元素是向量或者因子，构成数据框的列；
• 向量或者因子必须有相同的长度；
• 数据框的列必须命名；
• 由于数据框既是列表又是矩阵，R软件提供两种不同模式来访问数据框的内容：
  列表操作：a[i]、a[[i]]或者a$name；
  矩阵操作：a[i,j]、a[,j]或者a[i,]。

对向量添加数据

• v<-c(v,newItems)构造含有额外数据项的向量。

> v<-c(1,2,3)
> v
[1] 1 2 3
> v<-c(v,4,5,6)
> v
[1] 1 2 3 4 5 6

• v[length(v)+1]<-newItem把添加的新数据项赋给下一个向量元素，R会自动扩充向量。

> v<-c(1,2,3)
> v
[1] 1 2 3
> v[c(4,5,6)]<-c(6,5,4)
> v
[1] 1 2 3 6 5 4

在向量中插入数据

• append(vec,newvalues,after=n)使用after参数在一个向量中插入数据，该参数给出新数据项的插入点。n=0意味着在向量的最前面插入新数据项。

> append(1:10,24,after = 3)
 [1]  1  2  3 24  4  5  6  7  8  9 10
> append(1:10,24,after = 0)
 [1] 24  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

矩阵运算

• t(A)求矩阵A的转置。
• solve(A)求矩阵A的逆。
• A%*%B两矩阵相乘。
• diag(n)一个n阶对角（单位）矩阵。

将描述性名称赋给矩阵的行和列

• rownames()<-c(“”,”“,”“)行
• colnames()<-c(“”,”“,”“)列