Week 1

目录

getwd();setwd('c:/');

加载文件

source('myfunction.R');

R的数据类型

1.基础类型

character，

numeric（Inf 无穷大，1/0；NaN 非值 0/0），integer（需要在后面加上L，才能指定为integer，否则为numeric），logical，complex

2.对象

最基础的为vector（只能包含同类型变量，创建空vector()），list可包含不同类型变量

对象有属性，可使用attributes()方法查看如：

names，dimnames；dimentions；class；length；

创建vector

使用c()函数，当类型不同时，会转成同一种变量

用vector('numeric',length=10)，创建类型默认值长度的向量

类型转换

x=0:6

class(x)#integeras.character(x)as.logical(x)as.numeric(x)

创建矩阵

x<-matrix(nrow=3,ncol=3)dim(x)attributes(x)x<-matrix(1:6,nrow=2,ncol=3)x<-1:6dim(x)<-c(2,3)x<-1:3y<-2:4cbind(x,y)rbind(x,y)

Factor用于表示不同类别

x<-factor("yes","yes","no","yes","no")#x<-factor(c("yes","yes","no","yes","no"),levels=c("yes","no"))#指定第一级别是yes，第二级别是notable(x)unclass(x)

dataFrame，通常由read.csv()等方法生成

也可以使用

x<-data.frame(foo=1:4,bar=c(T,T,F,F))

names描述变量

x<-1:3names(x)<-c("a","b","c")

中括号，取值

x<-1:6x[2]x[x>1]u<-x>1#得到一个true，false向量x[u]#得到大于1的列x<-matrix(1:6,nrow=2,ncol=3)x[1,]#得到一个向量x[1, ,drop=FALSE]#得到一个矩阵

list，取值

x<-list(foo=1:4,bar=c("a","b"))x$foox["foo"]#得到一个listx[["foo"]]得到真实的值name<-"foo"x$name#不能得到foo的值x[[name]]#可以得到foo的值#局部匹配x$fox[["fo",exact=FALSE]]

去除坏值

bad<-is.na(x)x[!bad]good<-complete.cases(x,y)x[good]y[good]

读文件

read.table参数

sep分隔符，comment.char=“#” 以此字符开头为注释行，=""表示全部为数据，header=TRUE 第一行为标题

colclasses 指定各列的数据类型，可加快速度 ；nrows 读取几行 ；skip 跳过几行

dput，dget   dump，source

file,gzfile,bzfile,url