学习小组Day5笔记-赵豪

今天的重点是数据结构

先放上一张cheatsheet

R data structure cheatsheet

然后是思维导图

Day5-数据结构.jpg

以下正文

1.向量

公众号的图

没啥特殊的，和python差不都，名称不一样而已

2.数据框

二维表格

• 读取本地数据
  • read.csv()函数
  • read.xslx()函数
  • read.table()函数

注意参数 sep和header，sep设定分隔符号，header设定是否将首行作为表头。

• 设置行名和列名
  • colnames()
  • rownames()
• 数据框导出
  • write.table() # 参数sep设置分隔符号，quote设置字符串是否添加引号
  • write.csv()

R语言提供在导出数据的同时进行压缩

write.csv(poker, file = bzfile("data/poker.csv.bz2"), row.names = FALSE)

三种压缩格式👇

Compression

• 变量的保存与重新加载
  • save()
  • save.image()
  • load()
• 提取元素

  • 涉及到切片和下标

    
    
    直接上图

选修（使用数据框中的变量）

plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)

iris

boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Sepal.Width)

boxplot

作业

save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？

答：没有找到X这个对象，可能有原因如拼写错误（大小写等），检查下拼写，另一个原因是X没有被赋值，重新赋值下X。

额外

装包函数：

package.check <- lapply(
  packages,
  FUN = function(x) {
    if (!require(x, character.only = TRUE)) {
      install.packages(x, dependencies = TRUE)
      library(x, character.only = TRUE)
    }
  }
)

elegant way to install packages

# List of packages for session
.packages = c("ggplot2", "plyr", "rms")

# Install CRAN packages (if not already installed)
.inst <- .packages %in% installed.packages()
if(length(.packages[!.inst]) > 0) install.packages(.packages[!.inst])

# Load packages into session 
lapply(.packages, require, character.only=TRUE)