数据框是一种表格式的数据结构。数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件如SAS或SPSS中的数据集概念一致。
数据框通常是由数据构成的举行数组，行表示观测，列表示变量。数据框每一行本质上是一个列表。每一列必须是同一种类型的数据，本质上是向量。
数据框包括向量矩阵和列表。
数据框可以用data.frame（）函数创建
mydata<-data.frame(col1,col2,col3,……)
- 数据框的创建
> patient <- c(1,2,3,4)
> age <- c(25,34,28,52)
> diabetes <- c('type1','type2','type3','type4')
> status <- c('poor','improvement','excellent','poor')
> patientdata <- data.frame(patient,age,diabetes,status)
> patientdata
patient age diabetes status
1 1 25 type1 poor
2 2 34 type2 improvement
3 3 28 type3 excellent
4 4 52 type4 poor
> - 数据框的访问
常规方式（索引）
> patientdata[1]#输出第一列
patient
1 1
2 2
3 3
4 4
> patientdata[c(2,4)]#输出第二列和第四列
age status
1 25 poor
2 34 improvement
3 28 excellent
4 52 poor
> patientdata[-c(1,3)]#表示删除
age status
1 25 poor
2 34 improvement
3 28 excellent
4 52 poor
> patientdata['age']#以列名索引
age
1 25
2 34
3 28
4 52
> patientdata['1',]#取第一行，1为观测名
patient age diabetes status
1 1 25 type1 poor
> patientdata[1,]#取第一行，1为索引号
patient age diabetes status
1 1 25 type1 poor以上索引还是会输出行名和列名，因为输出的还是一个数据框。
下列做法就是直接输出
> patientdata[,'age']
[1] 25 34 28 52
> patientdata[[1]]
[1] 1 2 3 4
还可以利用$符号
> patientdata$diabetes
[1] type1 type2 type3 type4
Levels: type1 type2 type3 type4
> patientdata$age
[1] 25 34 28 52
> patientdata$status
[1] poor improvement excellent poor
Levels: excellent improvement poor这个做法在以后的数据分析中很重要，比如，我们可以得到diabetes和status之间的列联表。
> table(patientdata$diabetes,patientdata$status)
excellent improvement poor
type1 0 0 1
type2 0 1 0
type3 1 0 0
type4 0 0 1
但是每次都要键入$符号会很麻烦，因此还有以下访问方法。
attach(),detach()和with()
attach（）是将数据框加在R的搜索目录中。
#首先我们先将全局变量删除，以便看出attach（）和detach（）函数的效果
> rm(patient)
> rm(age)
> rm(status)
> patient
Error: object 'patient' not found
> attach(patientdata)
The following objects are masked _by_ .GlobalEnv:
age, diabetes, patient, status
> colnames(patientdata)
[1] "patient" "age" "diabetes" "status"
>
> age
[1] 25 34 28 52
> diabetes
[1] "type1" "type2" "type3" "type4"
> #此时只需要键入列名就可以了当不需要时，用detach函数解除捆绑
> detach(patientdata)
> age
Error: object 'age' not found使用with（data，{对各列数据进行操作}）函数
> with(patientdata,{age})
[1] 25 34 28 52但是，with（）函数的局限性在于，赋值仅在括号内有效。
> with(patientdata,{m<-sum(age)
+ m})
[1] 139
> m
Error: object 'm' not found若要使之在全局生效，则要
> with(patientdata,{m<<-sum(age)
+ m})
[1] 139
> m
[1] 139还有如下操作
> patientdata[5]<-c(3,4,5,6)
> patientdata
patient age diabetes status V5
1 1 25 type1 poor 3
2 2 34 type2 improvement 4
3 3 28 type3 excellent 5
4 4 52 type4 poor 6行名常常被默认为是第一列数据，因此
> patientdata <- data.frame(patient,age,diabetes,status,row.names=diabetes)
> patientdata
patient age diabetes status
type1 1 25 type1 poor
type2 2 34 type2 improvement
type3 3 28 type3 excellent
type4 4 52 type4 poor