学习小组Day 5笔记-K-molar

一.R语言向量（vector）及标量（scale）

1.向量：将向量拆分成“向”和“量”二字，前者表示方向，后者表示变量，再合二为一，即具有方向的变量。
2.标量：也就是没有方向的变量，在更多的情况下，我们接触的都是标量。

x1 <- c(2,-2)
x2 <- c(-2,2)
identical(x1,x2)
[1] FALSE
my_vec <- c(1:10)
my_vec
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
my_scale<-()

二.数据框（data.frame）

Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。

my_df <- data.frame(num = 1:5, letter = LETTERS[1:5], logic = c(T,F,T,F,T))
my_df
 num letter logic
1   1      A  TRUE
2   2      B FALSE
3   3      C  TRUE
4   4      D FALSE
5   5      E  TRUE
my_df2 <- data.frame(1:5, LETTERS[1:5])
my_df2
 X1.5 LETTERS.1.5.
1    1            A
2    2            B
3    3            C
4    4            D
5    5            E
my_df3 <- data.frame(num = 1:5, letter = LETTERS[1:5], logic = c(T,F,T,F,T), row.names = paste('row',1:5))
my_df3 
num letter logic
row 1   1      A  TRUE
row 2   2      B FALSE
row 3   3      C  TRUE
row 4   4      D FALSE
row 5   5      E  TRUE

数据框的读取

read.table函数了解read.table各个参数的意义。

??read.table
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)

三.实例操作

读取实例数据

> getwd()#显示工作路径
[1] "H:/Figure"
> setwd("H:/Figure")#设置工作路径
> a<-read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T) #读取文件，分隔符为Tab，有表头
> dim(a)
[1] 5 2
> is.data.frame(a)
[1] TRUE
> summary(a)
 X1          X2     
 A:1   Min.   :1.0  
 B:1   1st Qu.:1.5  
 C:1   Median :2.0  
 D:1   Mean   :2.0  
 E:1   3rd Qu.:2.5  
       Max.   :3.0  
       NA's   :3    
> 
> b<-read.table(file = "doudou.txt",sep = ",",header =T)#分隔符从\t变为,
> x<-read.csv('doudou.txt')
> rownames(x)#查看行名
[1] "1" "2" "3" "4" "5"
> colnames(x)#查看列名
[1] "X1" "X2"
> colnames(x)<-c("age",'names')
> x
  age names
1   A     1
2   B    NA
3   C    NA
4   D     3
5   E    NA

Attach及With函数
attach(what, pos = 2L, name = deparse(substitute(what)),
warn.conflicts = TRUE)
with(data, expr, ...)
小括号是函数的代表，一个函数之所以能成为一个函数，那是因为它的名称后面跟了一个小括号；中括号是提取子集用的，用途十分广泛；R语言中，大括号{}主要在条件语句和循环语句中出现.

> c <-data.frame(case=paste("S",c(1:50)),values=runif(50))
> head(c)
  case    values
1  S 1 0.4543641
2  S 2 0.5379318
3  S 3 0.3096288
4  S 4 0.6699199
5  S 5 0.2579748
6  S 6 0.6403503
> plot(c$case,c$values)
> attach(c)
The following objects are masked from c (pos = 3):

    case, values

> plot(case,values)
> 
> 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
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
0.05874 0.33941 0.60480 0.57536 0.81688 0.98565

最后编辑于：2018.09.07 22:57:51