R学习笔记（一）数据结构

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。执行组合功能的函数c()可用来创建向量

第一行表示创建a向量，其中包含多个字符
第二行找到a向量中第3个字符
第四行找到a向量中第1，3，5个字符
第六行找到a向量中从第2到第6个字符
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）。可通过函数matrix()创建矩阵
mymatrix<-matrix(vector,nrow=a,ncol=b,byrow=TRUE/FALSE,dimnames=list(rnames,cnames)
vector包含矩阵的元素
nrow为a行，ncol为b列
byrow为TRUE表示按行填充，FALSE表示按列填充，不写此句，默认按列
dimnames包含了以字符向量表示的行名和列名

我们可以使用下标和方括号来选择矩阵中的行、 列或元素。 X[i,]指矩阵X中的第i行， X[,j]指第j列， X[i, j]指第i行第j 个元素。选择多行或多列时，下标i和j可为数值型向量


3.数组
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过array函数创建
myarray<-array(vector,dimensions,dimnames)
vector包含数组中的数据
dimensions是一个数值型向量，给出各个维度下标的最大值
dimnames是可选的、各维度名称标签的列表


从数组中选取元素的方式与矩阵相同。上例中，元素z[1,2,3]为15
4. 数据框
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据， 数据框的概念较矩阵来说更为一般
mydata<-data.frame(col1,col2,col3,…)
列向量col1、 col2、 col3等可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）。每一列的名称可由函数names指定

每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。
选取数据框中元素的方式有若干种。你可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。


$用来选取一个给定数据框中的某个特定变量
(1) attach()、detach()和with()
attach()可将数据框添加到R的搜索路径，R遇到一个变量名将检查搜索路径中的数据框
detach()将数据框从搜索路径中移除

函数attach()和detach()最好在你分析一个单独的数据框，并且不太可能有多个同名对象时使用
上例也可使用with(),花括号{}之间的语句都针对数据框mtcars执行，这样就无需担心名称冲突。如果仅有一条语句（例如summary(mpg)），那么花括号{}可以省略

函数with()的局限性在于，赋值仅在此函数的括号内生效。
如果你需要创建在with()结构以外存在的对象，使用特殊赋值符<<-替代标准赋值符（<-）即可，它可将对象保存到with()之外的全局环境中。这一点可通过以下代码阐明：

(2) 实例标识符
在病例数据中，病人编号（patientID）用于区分数据集中不同的个体。在R中，实例标识符（case identifier）可通过数据框操作函数中的rowname选项指定

5.因子
名义型变量是没有顺序之分的类别变量；有序型变量表示一种顺序关系，而非数量关系。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）
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是名义型变量中唯一值的个数），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

语句diabetes <- factor(diabetes)将此向量存储为(1, 2, 1, 1)，并在内部将其关联为1=Type1和2=Type2（具体赋值根据字母顺序而定）

要表示有序型变量，需要为函数factor()指定参数ordered=TRUE。语句status <- factor(status, ordered=TRUE)会将向量编码为(3, 2, 1, 3)，并在内部将这些值关联为1=Excellent、 2=Improved以及3=Poor。对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建，故需指定参数ordered

6.列表
列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来说， 列表就是一些对象（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
mylist<-list(object1,object2,object3,…)
也可为对象命名
mylist<-list(name1=object1,name2=object2,…)