R言語 - 変数のデータ型

言語データ分類R

複数のデータ型は、言語をR、彼らは、変数がデータ型として宣言されていないことを動的ステートメントです。Rターゲット変数が割り当てられています

• ベクトル
• リスト
• 行列
• 配列
• データフレーム
• 要因
  以下は、最も単純なオブジェクト型の一部です

# Atomic vector of type character.
print("abc");#character

# Atomic vector of type double.
print(12.5)#numeric

# Atomic vector of type integer.
print(63L)#integer

# Atomic vector of type logical.
print(TRUE)#logical

# Atomic vector of type complex.
print(2+3i)#complex

# Atomic vector of type raw.
print(charToRaw('hello'))#raw

ベクトルベクトル

最も単純には、ベクトル型、すなわち使用されc()宣言。
要素の一つが文字の場合は、次の例で、その値は、非文字型の文字をキャストされます

# The logical and numeric values are converted to characters.
s <- c('apple','red',5,TRUE)
print(s)

実際には、多素子ベクターは、コロンで表すことができる、など

v <- 6.6:12.6
print(v)
w <- 3.8:11.4

すなわちもののベクトルだけインクリメント、6.6から12.6に表し; Wは、10.8に1だけインクリメント7.6表します。また、作成する機能を使用することができます。

# Create vector with elements from 5 to 9 incrementing by 0.4.
print(seq(5, 9, by = 0.4))

要素の一つが文字である場合、その値は非文字型文字をキャストしています。

# The logical and numeric values are converted to characters.
s <- c('apple','red',5,TRUE)
print(s)

アクセスベクトル要素が、使用されてもよい「[]」状態指標として取り込まれます。そして、ベクトル値計算をサポートしていますが、それは同じサイズでなければなりません。

一覧リスト

関数のリストのリストを作成し、リストの各要素と命名されるデータのほとんどすべての種類を、含有することができます。

# Create a list containing a vector, a matrix and a list.
list_data <- list(c("Jan","Feb","Mar"), matrix(c(3,9,5,1,-2,8), nrow = 2), list("green",12.3))

# Give names to the elements in the list.
names(list_data) <- c("1st Quarter", "A_Matrix", "A Inner list")

# Show the list.
print(list_data)

リストへのアクセス

アクセスリストの要素は、直接インデックス番号で、あなたはまた、名前のインデックスを使用することができます

# Access the first element of the list.
print(list_data[1])

# Access the list element using the name of the element.
print(list_data$A_Matrix)

操作のリスト

リスト要素は、直接割り当てを操作しています。また、あなたは可能merged.list <- c(list1,list2)リストをマージします。

# Convert the lists to vectors.
v1 <- unlist(list1)
v2 <- unlist(list2)

行列の行列

R言語で行列を作成するための基本的な構文は次のとおりです

matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)

• データ要素の行列のデータ入力ベクトル。
• nrowは、作成する行の数です。
• NcoI部位は、作成する列の数です。
• byrowは論理的な手がかりとなります。TRUEの場合、入力ベクトル要素が列に配置されています。

• dimnameは、行と列に割り当てられた名前です。

  アクセス行列要素

  行列要素への直接アクセス、角括弧内に充填された添字アクセス行列、すなわち\（A_ 23 {} = M [2,3]である\） 。または、全体の行または列への直接アクセスをクリックし、すなわち単一で標識された\（A_ 13は、{}であり、{23がA_である}、\ cdots、A_ M3} = {M [3] \） 。

  行列計算

  Rオペレータがマトリックスに様々な数学演算を実行使用。演算の結果は行列です。関係マトリクス演算のために、大きさ（行数と列数）が同じでなければなりません。

  配列

  Rは、データの2つの以上の次元に格納されたデータオブジェクトの配列です。次の例では、配列が実際に行われ、ステップの配列が命名されて作成されます。

# Create two vectors of different lengths.
vector1 <- c(5,9,3)
vector2 <- c(10,11,12,13,14,15)
column.names <- c("COL1","COL2","COL3")
row.names <- c("ROW1","ROW2","ROW3")
matrix.names <- c("Matrix1","Matrix2")

# Take these vectors as input to the array.
result <- array(c(vector1,vector2),dim = c(3,3,2),dimnames = list(row.names,column.names, matrix.names))
print(result)

同様に、アレイへのアクセスは、マトリックスに類似して、アレイは、つ以上の寸法を有するブラケットを用いて抽出することができ、2回のコンマのアクセス、または複数の要素

print(array[1,3,4])
print(array[3, ,2])
print(array[2, , ])

アレイ動作の要素は、アレイはアクセス要素の一部によって行われます。コンマとデジタル二次元を使用してなど、マトリックスが抽出されます。
我々は使用することができapply()、配列内の要素に基づいて計算機能を。

apply(x, margin, fun)

• xはアレイです。
• マージンが使用されるデータ・セットの名前です。

• 適用される楽しい配列要素の関数であり
  、従って、内部配列を計算します

  要因

  言語でRは、可変名目及び順序変数は係数で表現することができます。構文は次のとおりです。

f <- factor(x=charactor(), levels, labels=levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), namax = NA)

• レベル：レベル係数データは、デフォルトは、xの値が繰り返されません。
• ラベル：特定のレベルの名前を識別し、識別を容易にするために、レベル1に対応し、デフォルト値はレベルを取られます。
• 除外：NAレベル値、デフォルト値からXを削除します。
• 順序付け：論理値、因子レベル順（コーディングオーダ）TRUE取った場合、そうでない場合はFALSEを取るがあるかどうか。
• 数nmax：レベルの数を制限します。
  GL（）関数は、通常因子ベクトル構文を定義するために使用される次のとおりであります

gl(n, k, length = n*k, labels = 1:n, ordered = FALSE)

• N：因子のレベルの数を表す正の整数
• K：各レベルの繰り返しの数を表す正の整数。
• 長さ：ベクトル長因子、デフォルトのn * kを表す正の整数
• ラベル：デフォルト値は1であり、名前因子レベルを示す：N
• 順序付け：論理変数、順序の要因が存在するか否かを示す、デフォルト値FALSE
  及びfactor()機能は、ベクトルデータ係数に変換することができます。簡単に言えば、係数は2元の階層秩序の周期を有する、プリントプリントアウトは、その階層レベルである有限のシーケンスです。データフレーム（data.frame）の各列も要因に見ることができます。

v <- gl(3, 4, labels = c("Tampa", "Seattle","Boston"))
print(v)
# 结果为
Tampa   Tampa   Tampa   Tampa   Seattle Seattle Seattle Seattle Boston 
[10] Boston  Boston  Boston 
Levels: Tampa Seattle Boston

データフレーム

データフレームを作成します

# Create data frame
new.address <- data.frame(
   city = c("Lowry", "Charlotte"),
   state = c("CO", "FL"),
   zipcode = c("80230", "33949"),
   stringsAsFactors = FALSE
)

そして、によってstr()、あなたのデータフレームの機能の構造を見ることができます。アプリケーションは、することができsummary()、データや関数の統計概要自然を得ます。また、抽出することができます

# Extract Specific columns.
result <- data.frame(emp.data$emp_name,emp.data$salary)
print(result)

# 先提取前两行，再提取所有列
# Extract first two rows.
result <- emp.data[1:2,]

# 也可以一并提取
result <- emp.data[c(3,5),c(2,4)]

データフレームを展開するだけで列ベクトルを追加し、$名を使用してデータフレームに注意を払う新しいカラム名を使用して索引付けされます。あるいは、行を用いて添加されるrbind()添加カラムで、関数cbind()。

参照

https://www.w3cschool.cn/