chapter02 创建数据集

文章目录

1. 创建数据集
   1. 1. 向量
   2. 2. 标量
   3. 3. 向量的访问：
   4. 4. 矩阵
   5. 5. 数组：
   6. 6. 数据框
   7. 7. 因子
   8. 8. 列表
   9. 9. 自动扩展特性
   10. 10. 删除变量
   11. 11. 导入csv:
   12. 12. 变量标签与值标签
   13. 13. 实用函数

创建数据集

1. 向量

a<-c(1,2,3,4,5);b<-c("one","two","three")
cc<-c(TRUE,FALSE,TRUE)

• 单个向量的数据类型必须一致

2. 标量

只含一个元素的向量：f<-3

3. 向量的访问：

4. 矩阵

矩阵每个元素相同的模式

5. 数组：

6. 数据框

最常用的数据结构，可以包含不同的数据模式（数据类型）
mydaya <- data.frame(col1,col2,col3),col1~col3可以为任何类型

数据框变量内容的读取：

其中，变量名可以进行局部化：

attach(patientData)
table(diabetes,age)#此处直接可以使用
detach()#移除搜索路径

with(patientData,{
data1<- table(diabetes,age)
data2<<- table(diabetes,age)
})#单行可以直接写语句不需要大括号, 但普通方式赋值的变量外部无法使用，<<-可以外部使用

7. 因子

变量可归结为名义型、有序型或连续型变量，

• 名义型-无顺序(类别标识，男，女)-因子
• 有序型-有递进顺序，但不连续(病情的情况，好转，一般，差)-因子
• 连续型-有顺序的任意范围内值(年龄)

str(pData)#显示数据的结构
summary(pData)#显示简要的描述性统计

8. 列表

对象的有序集合，可以为任意对象：

list<-list(o1,…,o2)
list<-list(name1=o1,…,name2=o2)

9. 自动扩展特性

将一个值赋给某个向量、矩阵、数组或列表中一个不存在的元素时， R将自动扩展这个数据结构以容纳新值。

10. 删除变量

rm(var1)

11. 导入csv:

read.csv("area.csv",header = TRUE, sep=",", row.names="ID")
read.table("area.csv",header = TRUE, sep=",", row.names="ID")
fread("finaldata.csv", integer64="numeric", na.strings=c("NULL","NA", "", "\\N"))

12. 变量标签与值标签

13. 实用函数

• length(object) 显示对象中元素/成分的数量
• dim(object) 显示某个对象的维度
• str(object) 显示某个对象的结构
• class(object) 显示某个对象的类或类型
• mode(object) 显示某个对象的模式
• names(object) 显示某对象中各成分的名称
• c(objectt,…) 将对象合并入一个向量
• cbind(object,…) 按列合并对象
• rbind(object, …) 按行合并对象
• Object 输出某个对象
• head(object) 列出某个对象的开始部分
• tail(object) 列出某个对象的最后部分
• ls() 显示当前的对象列表
• rm(object, …) 删除一个或更多个对象。语句rm(list = ls())将删除当前工作环境中的几乎所有对象
• newobject <- edit(object) 编辑对象并另存为newobject fix(object) 直接编辑对象