learnR_datastructure_2

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#数据集的行和列统计学家：           观测和变量   observation&variable数据分析师：          记录和字段   record&field数据挖掘者：          示例和属性   example&attribute#数据结构：          伪“标量”、向量、矩阵、数组、数据框、列表。#数据类型：          数值型、字符型、逻辑型、复数型（虚数）、原生型（字节）。#变量：                包括名义型（类别型）、有序型、连续型等变量。####名义型变量：  diabetes <- c('Type1','Type2','Type1','Type1')  ####有序型变量：  status <- c('Poor','Improved','Excellent','Poor')   ####连续型变量：  age <- c(18,23,20,24)#对象：                常量、数据结构、函数、图形。#实例标识符：         rownames(行名)，标记实例名称所用的变量。#因子：                R中，指类别（名义型）变量和有序变量。它决定数据的分析方式和视觉呈现。2.1 伪“标量”（维度='1'， 共存数据类型=1, mode=unsure）my_scalar <- 'hello' #R中没有标量，标量以单元素向量的形式出现。2.2 向量  （维度=1， 共存数据类型>1, mode=unsure）my_vector <- c(1, 'hello', TRUE, 3+4i)2.3 矩阵  （维度=2， 共存数据类型=1, mode='numeric'）vector <- 1:12rnames <- c('r1','r2','r3')cnames <- c('c1','c2','c3','c4')my_matrix <- matrix(vector, nrow=3, ncol=4, byrow=FALSE, dimnames=list(rnames, cnames))2.4 数组  （维度>2， 共存数据类型=1, mode='numeric'）vector <- 1:24dim1 <- c('a1','a2')dim2 <- c('b1','b2','b3')dim3 <- c('c1','c2','c3','c4')my_array <- array(vector, c(2,3,4), dimnames=list(dim1,dim2,dim3))2.5 数据框（维度=2， 共存数据类型>1, mode='list'）id <- c(1,2,3)name <- c('Curry','Tampson','Green')age <-c (20,NA,22)sex <- c('male','female','male')my_data <- data.frame(id, name, age, sex, row.names=id)#实例标识符row.names2.6 列表      （维度>2， 共存数据类型>1, mode='list'）aa <- 'My_First_list'bb <- c('Tom','Jerry')cc <- matrix(1:10, nrow=5) my_list <- list(title=aa, person=bb, score=cc)my_list[[2]] == my_list[['person']] == my_list$person#########################################################################关于数据框中变量（my_data$name）的不同的代码写法2.5.1   常规写法summary(mtcars$mpg)plot(mtcars$mpg, mtcars$disp)plot(mtcars$mpg, mtcars$wt)2.5.2   不推荐#attach()，容易引起变量名冲突attach(mtcars)summary(mpg)plot(mpg, disp)plot(mpg, wt)detach(mtcars)2.5.3   #with()函数with(mtcars, {    no_print  <- summary(mpg)    yes_print <<- summary(mpg)  #<<-特殊赋值符    plot(mpg, disp)    plot(mpg, wt)})yes_printno_print2.5.4 因子R中，指类别（名义型）变量和有序变量。它决定数据的分析方式和视觉呈现。####名义型变量factor()转换：diabetes <- c('Type1','Type2','Type1','Type1')diabetes_f <- factor(diabetes)  #无序赋值numeric1,2,3...####有序型变量factor()转换：status <- c('Poor','Improved','Excellent','Poor')status_f1 <- factor(status, ordered=TRUE)   #以字母顺序赋值numeric1,2,3...status_f2 <- factor(status, ordered=TRUE, levels=c('Poor','Improved','Excellent'))#以levels顺序赋值numeric1,2,3...

另，读取Excel多行表头的data.frame方式处理：