R语言之创建数据集

R语言之创建数据集数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量。R中有许多用于存储数据的结构,包括标量、向量、数组、
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冷宫゛失宠妃

2024-07-01 11:20:03

R语言之创建数据集
数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量。
R中有许多用于存储数据的结构,包括
标量
、向量、数组、数据框和列表。
在R中,对象(object)是指可以赋值给变量的任何事物,包括常量、
数据结构
、函数、甚至是图形。因子(factor)是名义型变量或有序型变量,在R中被特殊地存储和处理。
R中的数据结构:
1.1向量
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。创建向量使用函数c(),如下例所示:
数值型向量:a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)
字符型向量:b<-c("one","two","three")
逻辑型向量:c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE)
注:单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式。
标量是只含一个元素的向量,例如f<-3、g<-"US"和h<-TRUE。它们用于保存常量。
访问向量中的元素,可在
方括号
中给定元素所处位置的数值,如:a[c(2,4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元 素。
1.2矩阵
矩阵是一个
二维数组
,只是每个元素都拥有相同的模式(数值型、字符型或逻辑型),可以通过matrix创建矩阵
一般使用格式为:
mymatrix<-matrix(vector,nrow=number_of_rows,ncol=number_of_columns,byrow=logical_value,dimnames=list(
char_vector_rownames,char_vector_colnames)) ,其中vector包含了矩阵的元素,nrow和ncol用以指定
行和列的维数,dimnames包含了可选的以字符型向量表示的行名和列名。选项byrow则表明矩阵应当按行
填充(byrow=TRUE)还是按列填充(byrow=FALSE),默认情况下按列填充。代码演示如下:
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> cells<-c(1,23,56,485)
> rnames<-c("R1","R2")
> cnames<-c("c1","c2")

[plain] view plain copy

<pre name="code" class="html">> mymatrix<-matrix(cells ,nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(rnames,cnames))
> mymatrix
c1 c2
R1 1 23
R2 56 485
1.3数组
数组与矩阵类似,但是维数可以大于2。数组可通过array函数创建,形式如下:
myarray<-array(vector,dimensions,dimnames),其中vector包含了数组中的数据,dimensions是一个数值型向量,给出了各个维度下标的最大值,而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。代码如下:
[html] view plain copy

> dim<-c("A1","A2")
> dim1<-c("A1","A2")
> dim2<-c("B1","B2","B3")
> dim3<-c("C1","C2","C3","C4")
> z<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames=list(dim1,dim2,dim3))
> z
, , C1

B1 B2 B3
A1 1 3 5
A2 2 4 6

, , C2

B1 B2 B3
A1 7 9 11
A2 8 10 12

, , C3

B1 B2 B3
A1 13 15 17
A2 14 16 18

, , C4

B1 B2 B3
A1 19 21 23
A2 20 22 24
1.4数据框
数据框中不同的列可以包含不同模式(数值型、字符型等)的数据,是R中最常处理的数据结构。数据框可以通过函数data.frame()创建:mydata<-data.frame(col1,col2,col3,...),其中的
列向量
col1,col2,col3,...可为任何类型(如字符型、数值型或逻辑型)。每一列的名称可由函数names指定。代码如下:
[html] view plain copy

> age<-c(25,34,28,53)
> patientID<-c(1,2,3,4)
> diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
> status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
> patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status)
> patientdata
patientID age diabetes status
1 1 25 Type1 Poor
2 2 34 Type2 Improved
3 3 28 Type1 Excellent
4 4 53 Type1 Poor
> patientdata$age
[1] 25 34 28 53
<pre name="code" class="html">> table(patientdata$diabetes,patientdata$status)

Excellent Improved Poor
Type1 1 0 2
Type2 0 1 0
$被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量,上面table(patientdata$diabetes,patientdata$status)生成了 diabetes和status的列联表。
函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。
函数detach()将数据框从搜素路径中移除。
相对于attach。多数的R书籍更推荐使用函数with()。
1.5因子
变量可归结为名义型、有序型或
连续型变量
。类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子。因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。
函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值,整数的取值范围是[1...k](其中k是名义变量中唯一值得个数),同时一个由
字符串
(原始值)组成的内部向量将映射到这些整数上。
名义型eg:假设有向量:diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
语句diabetes<-factor(diabetes)将此向量存储为(1,2,1,1).
有序型eg: 对于给定变量status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
语句status<-factor(status,ordered=TRUE)会将向量编码为(3,2,1,3)。
1.6列表(list)
列表是R的
数据类型
中最为复杂的一种。列表就是一些对象的(或成分,component)的有序集合。列表允许你整合若干(可能无关)的对象到单个对象名下。例如,某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框,甚至是其他列表的组合。可以使用函数list()创建列表:
mylist<-list(object1,object2,...)
注:列表成为了R中的重要数据结构。
1.列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息;
2.许多R函数的运行结果都是以列表的形式返回的。