配列、行列、リストとデータフレーム

リーディング、ライティング、リーディング、異なるデータ構造に書面で「はじめ3R」（読み、「書くと、」Rrithmetic）を要約すると、まだ少し異なっています。

ベクター

名前

1 2	month.days <-c（31、28、31、30、31、30、31、31、30、31、30、31） の名前（month.days）< - month.name

操作テキスト

1.テキスト分離

1 2	パングラム< - 「速い茶色のキツネは、のろまなイヌに飛びかかった」 strsplit（パングラム、「」）

strplit()ファンクションpangramスペースカットでは、この関数の戻り値は、リストにあります

1	単語<-strsplit（パングラム、」「）[[1]]

文字列の配列を撮影することができます

2.テキストリンク

1 2	ペースト（LETTERS [ 1：5 ]、1：5、9月= "_" 、崩壊= "---" ）（ ペースト"サンプル"を、1：5）

接続空間words要素が、paste()受信したパラメータが複数の変数でなければならない、sep我々は、複数のベクトルとの間のコネクタを決定し、collapseベクトル要素を均一にマージする方法を決定します。

3.テキストをソート

1	ソート（文字、減少= TRUE）

4.検索テキスト

1 2	SUBSTR（state.name、スタート= 。3、STOP = 6） はgrep（"新"、state.name）のルックアップモードによって####

grep(pattern,x)リターンは、xにおけるパターン要素の位置と一致しています

5.テキスト置換

1	GSUB（「安い」、「羊の」、「安い服で狼」）

1 2	X <-C（"file_a.csv" 、"file_b.csv" 、"file_c.csv" ） Y <-gsub（"_ファイルタイプ"、""、X）

要因の分類

factor(x,levels,labels)R因子を作成することができるが、levelsXの入力値を参照して、labels新しく作成されたの要因の出力値を表しています。

換算係数

1 2 3 4 5

数値<-factor（C（。9、8、10、8、9）） STR（数値） as.character（番号）###戻り文字要素 as.numeric（数字）内部表現###戻り因子 として.nu​​meric（as.character（数字））は、数値の要素を返す###

注文した要因

統計データカテゴリ

1	テーブル（state.region）

順序変数

• 使用するfactor()機能を、および指定されたパラメータordered=TRUE
• 使用ordered()機能

マトリックス

1 2 3 4 5

行列（データ、NcoI部位、nrow、byrow） 薄暗い（）###を参照行列の次元 rbindの（）###、ベクトル行列によって行 CBIND（）ベクトル行列によって###列 CBIND（1：3、4。：6、マトリックス（7：12である、をNcoI = 2））

インデックスは、変更と命名します

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

first.matrix < -マトリックス[ 1：12である、をNcoI = 4、byrow = TRUE ] #############値 [first.matrix 。1：2、2：3 ] first.matrix [ 2：3、] ###数値指標 first.matrix [ - 2、 - 3 ] ###のすべてのデータ第二列、第3列を抽出することに加えて first.matrix [-C（1、3）] ##ベクトル＃の寸法減少させる [first.matrixは2 ,,ドロップ= 大カラム   アレイ、マトリックス、リストデータフレーム ERAL「> FALSE ] ###の寸法を減少させることなく、マトリックスがまだあります #############修飾 first.matrix [ 3、2 < - ] 4。 first.matrix [ 2、] < - C（1、3） first.matrix [ 1：2、3：4 ] < - （C 8、4、2、1） #############名前ランク rownames（X）< - C（'A' 、'B' ） COLNAMES（X）< -C（'C' 、'D' ） COLNAMES（X）[ 1。 <] - 'AA' X [ 'B'、] ###名前の指標として

計算

1 2 3

T（）###転置 解決（）###反転 X％*は％Tは、（X）###を乗じて

アレイ

ベクトルや行列は配列です。

1 2	アレイ（1：24、薄暗いC =（3、4、2））### 3次元配列を作成するために - （薄暗い（X）を<C 。3、4、2）###ベクトルxの寸法を変更します

data.frame

マトリックスによって作成されました x.df<-as.data.frame(x)

ベクトルによって作成されました data<-data.frame(x,y,z)

変数は文字列型が作成されている場合、Rは自動的に使用することができる因子に変換されるstringAsFactor=FALSE文字列型を維持します

1 2	名前（データ）[ 2 ] < - 'B' ###という名前のヘッダ rownames（データ）< - C（'A' 、'B' 、'C' ）###という名前の観察

操作data.frameの値

data.frame并不是向量，而是一组向量列表。但是数据操作时可以当做矩阵来处理，访问单个变量时可以用$，访问多个变量时可以用[]

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#########修改值 y<-rbind(x,new.obs) ###添加单个观测 y<-rbind(x,'d'=new.obs) ###显式制定行名 new.obs<-data.frame(A=c(1,2),B=c(2,3)) rownames<(new.obs)<-c('e','f') y<-rbind(x,new.obs) ###添加多个观测 x[c('e','f'),]<-matrix(c(1,1,2,4),ncol=2) ###使用索引添加多个值 ##########修改变量 x$C<-new.var ###添加一个变量 new.df<-data.frame(newvar1,newvar2) x<-cbind(x,new.df) ###添加多个变量

list

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#######创建list new.list<-list(x,y)###无命名列表 new.nlist<-list(name1=x,name2=y)###命名列表 names(new.nlist)###获取列表名称 length(new.list)###获取列表长度 ########提取列表中的元素 ###

提取列表中的元素

• 使用[[]]返回元素本身
• 使用[]返回选定元素的列表

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#########修改元素值 new.nlist[[1]]<-x new.nlist[['name1']]<-x new.nlist$name1<-x new.nlist[1]<-list(x) new.nlist[1:2]<-list(x,y) ##########移除元素 new.nlist [[ 1 ]] < - NULLの new.nlist [[ 'NAME1' ]] < - NULL new.nlist $ NAME1 < - NULLの new.nlist [ 1 < -リスト（NULL） ##########添加元素 new.nlist $ NAME3 <-z new.nlist [ 'NAME3' ] < - Z new.nlist [ 'NAME3' ] < -リスト（Z） 合成リスト########## Z <-list（Z） C（new.nlist、Z）