R入门基础一

对象的5种基本类型

-字符(character)
-数值(numeric:real numbers)
-整数(integer)
-复数(complex:1+2i)
-逻辑(logical:TRUE/FALSE)

“<-“是赋值，class()查看对象类型

对象属性

-名称(name)
-维度(dimensions:matrix,array)
-类型(class)
-长度(length)

attributes() 查看对象的所有属性

向量

——只能包含一种类型的对象

创建向量

-vector()
-c()

x<-vector(“character”,length=10)
x1<-1:4
x2<-c(1,2,3,4)
x3<-c(TRUE,10,”a”)
names(x1)<-c(“a”,”b”,”c”,”d”)

矩阵

向量+维度属性(整数向量：nrowl,ncol)

x<-matrix(1:6,nrowl=3,ncol=2)
x2<-1:6
x2<-c(2,3)
rbind(x,x2) 行拼接
cbind(x,x2) 列拼接
dim(x) 查看维度属性

数组

与矩阵类似，维度可以大于2

x<-array(1:24,c(4,6))

[,1][,2][,3][,4][,5][,6][1,]159131721[2,]2610141822[3,]3711151923[4,]4812162024

x1<-array(1:24,c(2,3,4))

, , 1[,1][,2][,3][1,]135[2,]246 , , 2[,1][,2][,3][1,]7911[2,]81012 , , 3[,1][,2][,3][1,]131517[2,]141618 , , 4[,1][,2][,3][1,]192123[2,]202224

列表

可以包含不同类型的对象

l<-list(“a”,2,10L,3+4i,TRUE)
l2<-list(a=1,b=2,c=3)
l3<-list(c(1,2,3),c(4,5,6,7))

给矩阵添加行头

x<-matrix(1:6,nrow=2,ncol=3)
dimnames(x)<-list(c(“a”,”b”),c(“c”,”d”,”e”))

因子

处理分类数据/有序&无序
-整数向量+标签（优于整数向量）

exp:Male/Female——1/2
常用于lm(),glm()

x<-factor(c(“female”,”female”,”male”,”male”,”female”),levels=c(“male”,”female”))
table(x)
unclass(x)
levels设定基线水平，谁在前谁是。

缺失值

NA/NaN:NaN属于NA，NA不属于NaN
NA有类型属性：integer NA，character NA等

is.na()
is.nan()

数据框

-存储表格数据
-视为各元素长度相同的列表
——每个元素代表一列数据
——每个元素的长度代表行数
——元素类型可以不同

df<-data.frame(id=c(1,2,3,4),score=c(80,86,90,100))

时间与日期

Date()
-距离1970-01-01的天数
POSIXct/POSIXlt
-距离1970-01-01的秒数
-POSIXct:整数，常用于存入数据框
-POSIXlt:列表，还包含年、月、日等信息

x <- date()
x2 <-Sys.Date()
x3 <- as.Date(“2018-01-01”)
weekdays(x3)
months(x3)
quarters(x3)
julian(x3)
x4 <-as.Date(“2019-01-01”)
x4-x3
as.numeric(x4-x3)

–

x<-Sys.time()
p<-as.POSIXlt(x)
names(unclass(p))
p$sec
as.POSIXct(p)

–

as.Date(“2015-01-01”)
x1 <- ” 1, 2015 01:01”
strptime(x1, ” %d, %Y %H:%M”)