从零开始系列-R语言基础学习笔记之二 数据结构(二)
2017-07-20 15:43
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在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量、数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框、因子和列表。
一、数据框
类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致)。创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是:
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())
例如一个简单的学生成绩表如下:
可以使用如下格式访问:
二、因子
因子可用于对一个向量分类或分组,其关键字是factor,用法是:
例如对姓氏分组:
三、列表
列表可以是若干向量、数组、矩阵、数据框等的组合,创建列表使用的关键字是list,例如:
可通过如下方式访问列表:
四、总结
向量:一维数组,关键字c,数据类型必须一致。
数组:维度可以大于2,关键字array,所有数据类型必须一致。
矩阵:二维数组,关键字matrix,所有数据类型必须一致。
数据框:类似于二维数组,关键字data.frame,不同的列可以有不同的数据类型,但每一列内的数据类型应当一致。
列表:可以是若干向量、数组、矩阵、数据框等的组合,关键字list。
在下一篇中我们一起来看一下R语言的条件控制和循环。
作者: bigdata大数据
出处: http://www.cnblogs.com/bigdata01/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出 原文链接。 如有问题, 可 邮件 咨询。
一、数据框
类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致)。创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是:
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())
例如一个简单的学生成绩表如下:
可以使用如下格式访问:
二、因子
因子可用于对一个向量分类或分组,其关键字是factor,用法是:
factor(x = character(), levels, labels = levels,
exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA)
例如对姓氏分组:
三、列表
列表可以是若干向量、数组、矩阵、数据框等的组合,创建列表使用的关键字是list,例如:
可通过如下方式访问列表:
四、总结
向量:一维数组,关键字c,数据类型必须一致。
数组:维度可以大于2,关键字array,所有数据类型必须一致。
矩阵:二维数组,关键字matrix,所有数据类型必须一致。
数据框:类似于二维数组,关键字data.frame,不同的列可以有不同的数据类型,但每一列内的数据类型应当一致。
列表:可以是若干向量、数组、矩阵、数据框等的组合,关键字list。
在下一篇中我们一起来看一下R语言的条件控制和循环。
作者: bigdata大数据
出处: http://www.cnblogs.com/bigdata01/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出 原文链接。 如有问题, 可 邮件 咨询。
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