R語言用來存儲數(shù)據(jù)的對象包括: 向量, 因子, 數(shù)組, 矩陣, 數(shù)據(jù)框, 時間序列(ts)以及列表
意義介紹
1. 向量(一維數(shù)據(jù)): 只能存放同一類型的數(shù)據(jù)
語法: c(data1, data2, ...),訪問的時候下標(biāo)從1開始(和Matlab相同);向量里面只能存放相同類型的數(shù)據(jù).
|
1
2
3
4
5
6
|
> x <- c(1,5,8,9,1,2,5)> x[1] 1 5 8 9 1 2 5> y <- c(1,"zhao") # 這里面有integer和字符串, 整數(shù)自動轉(zhuǎn)化成了字符> y[1] [1] "1" |
訪問:
|
1
2
3
4
|
> x[-(1:2)] # 不顯示第1,2個元素[1] 8 9 1 2 5> x[2:4] # 訪問第2,3,4個元素[1] 5 8 9 |
2. 因子(factors): 提供了一個處理分類數(shù)據(jù)的更簡潔的方式
因子在整個計算過程中不再作為數(shù)值, 而是作為一個"符號"而已.
factor(x=character(), levels, labels=levels, exclude=NA, ordered=is.ordered(x), nmax=NA)
x: 一個數(shù)據(jù)向量, 它將被轉(zhuǎn)換成為因子;
levels: 用來指定因子可能出現(xiàn)的水平(默認(rèn)也就是向量x里面互異的值, sort(unique(x)));它是一個字符向量(即每個元素是單個字符, 組成的一個向量), 下面的變量b就是一個字符向量(可以使用as.character()函數(shù)來生成).
labels: 用來指定水平的名字;
|
1
2
3
4
|
> a <- c(6,1,3,0)> b = as.character(a)> b[1] "6" "1" "3" "0" |
exclude: 一個值向量, 表示從向量x里面剔除的水平值.
nmax: 水平數(shù)目的上界.
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
> factor(1:3)[1] 1 2 3Levels: 1 2 3> factor(1:3, levels=1:6)[1] 1 2 3Levels: 1 2 3 4 5 6> factor(1:6, exclude = 2)[1] 1 <NA> 3 4 5 6 Levels: 1 3 4 5 6 |
一般因子(factor) VS 有序因子(ordered factor)
因子用來存放變量或者有序變量, 這類變量不能用來計算, 而只能用來分類或者計數(shù). 一般因子表示分類變量, 有序因子用來表示有序變量.
創(chuàng)建一個因子:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
|
> colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')> col <- factor(colour) #生成因子#labels里面的內(nèi)容代替對應(yīng)位置處的levels內(nèi)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] 1 1 2 3 1 3 3 2 3Levels: 1 2 3> col_num <- as.numeric(col2)> col_num[1] 1 1 2 3 1 3 3 2 3> col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R')) #levels里面沒有'B',導(dǎo)致col3里面的'B'變成了<NA>> col3[1] G G R <NA> G <NA> <NA> R <NA>Levels: G R> colour[1] "G" "G" "R" "Y" "G" "Y" "Y" "R" "Y" |
創(chuàng)建一個有序因子:
|
1
2
3
4
5
|
> score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')> score1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A'));> score1[1] A B A C BLevels: C < B < A |
3. 矩陣(matrix, 二維數(shù)據(jù)): 只能存放同一類型
語法: matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = F) -- byrow = F表示按列來存放數(shù)據(jù)(默認(rèn)), byrow=T表示按行存放數(shù)據(jù);
|
1
2
3
4
5
|
> xx = matrix(1:10, 2, 5)> xx [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9[2,] 2 4 6 8 10 |
4. 數(shù)組(大于等于三維的數(shù)據(jù)): 只能存放同一類型
語法: array(data, dim) -- data: 必須是同一類型的數(shù)據(jù); dim: 各維的維度組成的向量;(怎么感覺和matlab里面的reshape函數(shù)那么像)
|
1
2
3
4
5
|
> a = array(1:10,c(2,5))> a [,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9[2,] 2 4 6 8 10 |
5. 數(shù)據(jù)框(data frame)
數(shù)據(jù)框是一種矩陣形式排列的數(shù)據(jù)(類似于excel表格), 但是和矩陣不同的是, 它的每一列可以是不同的數(shù)據(jù)類型(還是和excel很像).
語法: data.frame(data1, data2,...) -- data1,...為每列的數(shù)據(jù).
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
> name <- c("Mr A", "Mr B", "Mr C")> group <- rep(1,3)> scort <- c(58,15,41)> df <- data.frame(name, group, scort)> df name group scort1 Mr A 1 582 Mr B 1 153 Mr C 1 41 |
數(shù)據(jù)訪問:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
> df$name[1] Mr A Mr B Mr CLevels: Mr A Mr B Mr C > df[1] name 1 Mr A 2 Mr B 3 Mr C |
6. 列表(list): 可以存放不同類型的數(shù)據(jù)
語法: list(name1=component1, name2=component2, ...)
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
> xx <- rep(1:2, 3:4)> yy <- c('Mr A', 'Mr B', 'Mr C', 'Mr D', 'Mr E', 'Mr D', 'Mr F')> zz <- 'discussion group'> name.list <- list(group = xx, name = yy, decription = zz) > name.list$group[1] 1 1 1 2 2 2 2$name[1] "Mr A" "Mr B" "Mr C" "Mr D" "Mr E" "Mr D" "Mr F"$decription[1] "discussion group" |
參考:
blog.sina.com.cn/s/blog_4d9814240102vigp.html
到此這篇關(guān)于R語言數(shù)據(jù)類型深入詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言數(shù)據(jù)類型內(nèi)容請搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家！
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/zhao441354231/p/5970544.html
