R语言入门4——数据的结构

数据集是由数据构成的一个矩阵数组，航表示观测，列表示变量。常用的数据结构主要有向量、矩阵、数组、数据框、因子以及列表。

向量是一维数组。执行组合功能函数c()来创建向量。

a<-c(1,2,5,8,-1,4)

矩阵是二维数组。

rnames<-c("age","gender","weight")cnames=c("1","2","3","4")mydata<-matrix(1:12,nrow=4,ncol=3,byrow=TRUE,dimnames=list(cnames,rnames))

数组可以是多维的（维度大于2）myarry<-array(vector,dimensions,dimnames)

d1<-c("A1","A2")d2<-c("B1","B2","B3")d3<-c("C1","C2","C3","C4")myarray<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames=list(d1,d2,d3))

这里的c(2,3,4)是三个维度下标的最大值，相当于x，y，z轴上数据的最大值，查询调取数组中的数据时，可以使用代码

myarray[1,2,3]

这里必须使用[]，否则会报错。

数据框是R中最常处理的数据结构，不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）数据，函数mydata<-data.frame(col1,col2,col3,….)
创建一个数据框：

age<-c("3","4","2","5")gender<-c("F","M","M","F")mydata<-data.frame(age,gender,weight=numeric(4))fix(mydata)或mydata<-edit(mydata)

选取数据框中的元素

mydata[1:2]#1-2列mydata[2,(1:2)]#第2行，1-2列mydata[(1:3),2]#第1-3行，第2列mydata$age#数据中的变量agetable(mydata$age,mydata$gender)#生成age和gender的列联表

因子：名义型变量（类别）和有序型变量（有序类别）。名义型变量是没有顺序之分的类别变量（性别、糖尿病类型）。有序性变量表示一种顺序关系，而非数量关系（好、非常好、太好了）。连续性变量可以呈现为某个范围内的任意值，并同时表示了顺序和数量（年龄，产量等）。函数diabetes<-factor(diabetes)，名义型变量会自动存储成数字，有序型变量的参数ordered=TRUE，所有的顺序都是按照字母先后排序的。也可以使用levels选项来覆盖默认排序，levels=c（“”，“”，“”）

sex<-factor(sex,levels=c(1,2),labels=c("Male","Female"))

列表，是一些对象的有序集合，一个列表里可以有向量、矩阵、数据框等等，甚至其他列表的组合。mylist<-list(object1,object2,…)