数据结构
昨天安装R提及到了数据的类型
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今天继续学习花花老师的教程
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向量
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数 c()可用来
创建向量。
矩阵
矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。可通
过函数matrix创建矩阵。
数组
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：
myarray <- array (vector,dimensions,dimnames)
其中vector包含了数组中的数据，·dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，
而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。
数据框
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。它与你通常在SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。数据框可通过函数data.frame()创建.
列表
列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来说，列表就是一些对象（或成分，component）的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。例如，某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至其他列表的组合。可以使用函数list()创建列表。
数据的输入
向R中导入数据的权威指南参见可在
http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.pdf下载的R Data Import/Export手册
1.使用键盘输入数据
也许输入数据最简单的方式就是使用键盘了。R中的函数edit()会自动调用一个允许手动输
入数据的文本编辑器。具体步骤如下：
(1) 创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；
(2) 针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。
假设创建一个名为mydata的数据框，它含有三个变量：
age（数值型）、gender（字符型）和weight（数值型）。
然后你将调用文本编辑器，输入数据，最后保存结果。
mydata <- data.frame(age=numeric(0),
gender=character(0), weight=numeric(0))
mydata <- edit(mydata)
2.从带分隔符的文本文件导入数据
使用R语言的时候，如果是少量数据，不妨使用c()或其他函数进行创建；但是对于大量数据，最好还是先通过其他更方便的软件创建数据文件，然后使用R读入这个文件。
R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，
先说read.table()，
再讲专门用来读csv的read.csv()。
可以使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。
敲入?read.table命令，就看到了关于数据输入函数的说明。
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
comment.char = "#",
allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.csv2(file, header = TRUE, sep = ";", quote = "\"",
dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim2(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
以老师给的 "huahua.txt","doudou.txt"
1.读取本地数据
read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T) #读取文件，分隔符为Tab，有表头
a<-read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T)#把这个数据框赋给一个变量a
header 是一个表明首行是否包含了变量名的逻辑值。sep用来指定分隔数据的分隔符。
2.设置行名和列名
X<-read.csv('doudou.txt')
colnames(X)
rownames(X)
colnames(X)[1]<-"bioplanet"
X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T,row.names=1)
``` read.csv```的用法
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",",quote="\"", dec=".",
fill = TRUE,comment.char="")
csv就是逗号分割的意思，当然sep必须是逗号。header也是默认有标题的。fill是默认填充的，即遇到行不相等的情况，空白域自动添加既定值。
从当前工作目录中读入了一个名为X<-read.csv('doudou.txt')从文件的第一行取得了各变量名称，将变量1指定为行标识符，最后将结果保存到了名为huahua的数据集中,row.names的意思是修改第一列为行名，参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件,
可以使用sep="\t"读取以制表符分隔的文件,
这参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。
3.数据框的导出
write.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)#分隔符改为逗号，字符串不加双引号（默认格式带由双引号）
4.保存与重新加载
save.image(file="bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量
save(frame1,file="frame1.RData")#保存其中一个变量
load （frame1.RData）#使用时的加载命令
5.提取元素
- X[x,y]#第x行第y列
- X[x,]#第x行
- X[,y]#第y列
- X[y] #第y列（
- X[a:b]#第a列到第b列
- X[c(a,b)]#第a列和第b列
- X$列名#也可以提取列
X是指的一个变量名，实际应用要懂得替换成相应的数据。
6.直接使用数据框中的变量
a <-data.frame(case=paste("S",c(1:50)),values=runif(50))
> plot(a$case,a$values)
实际上，你跑完会发现数据框名a在代码中重复出现。
解决：
方法1：attach
将数据框名添加到搜索环境中：attach（a）,作图时就只需输入列名(连$都不用了)。
attach(a)
plot(case,values)
做完后将a删除出搜索环境detach（a）
局限性：两个以上数据框的列名有冲突时，同时attach会报错。
方法2：with
with(c,{
+ plot(case,values)
x<<-summary(values) #求和并赋值给x,<<的意思是作为全局变量，y也就是出了with循环仍有效。
})
x #运行完后打印x
