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列表的子集

x <- list(id=1:4,height=170,gender="male")? #創(chuàng)建列表

x[1] ? #輸出id和1234

x[[1]] #輸出1234

x[["id"]] #輸出1234

x$id ?? #輸出1234

x[c(1,3)]? #輸出第1和第3兩個(gè)元素

x$名字 ? #不能 引用名字的變量

獲取嵌套列表中列表的內(nèi)容：

x[[i]][[j]]

x[[c(i,j)]]

列表的不完全匹配

l <- list(asdfghj = 1:10)

# l$asdfghj ? 與? l$a的結(jié)果相同那個(gè)

x[["a",exact = FALSE]] ? #關(guān)閉精確匹配，輸出結(jié)果與上相同

?

3-4列表的子集

3-4列表的子集

數(shù)據(jù)框的子集

x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15)? #構(gòu)造數(shù)據(jù)框

x$v3[c(2,4)] <- NA? #使v3的第2.4兩位元素定義成缺失值

#數(shù)據(jù)框可以通過(guò)名稱(chēng)索引元素

x[(x$v1<4 & x$v2>=8),] ? 輸出同時(shí)滿(mǎn)足兩個(gè)條件的行

？which? #查看which函數(shù)有什么功能

which(x$v1>2)? #輸出滿(mǎn)足條件的下標(biāo)

x$v1>2 ? ? ? ? ? ?? #輸出x的邏輯向量

subset(x,條件) ?? #構(gòu)件子集的函數(shù)，x可為數(shù)據(jù)框、矩陣等

矩陣的子集

創(chuàng)建矩陣后可以通過(guò)矩陣名進(jìn)行元素的提取

x[2,c(1,3)]? #提取矩陣x的第二行的第一和第三 兩個(gè)元素

x[1,2,drop = FALSE] #將所得元素以矩陣的類(lèi)型返回

矩陣的子集

x<-matrix(1:12,3,4)#形成三行四列的矩陣
x[1,]#取出第一行元素
x[,1]#取出第一列元素
x[2,c(2,4)]#取出矩陣中的第2行的第2列和第4列元素
x[2,c(2:4)]#取出矩陣中的第2行的2-4個(gè)元素
class(x[1,2])#查看輸出的數(shù)據(jù)類(lèi)型（返回向量）
x[1,2,drop=FALSE]#關(guān)掉輸出的向量（integer）形式而轉(zhuǎn)變?yōu)榫仃嚕╩atrix）形式

構(gòu)件子集基本方法：

1. []：提取一個(gè)或多個(gè)類(lèi)型相同的元素

2. [[]]：從列表或數(shù)據(jù)框中提取元素

3. ?$：按名字從列表或數(shù)據(jù)框中提取元素

?? #與C和python不同的是，R的下標(biāo)從‘1’開(kāi)始

? ? #可以通過(guò)向量名稱(chēng)來(lái)索引與之對(duì)應(yīng)的向量

日期和時(shí)間

x <- date() #獲取當(dāng)前本機(jī)時(shí)間

x2 <-? sys.date() #獲取當(dāng)前本機(jī)時(shí)間的年月日

x3 <-? as.Date("2015-01-01") #定義Date型日期

時(shí)間：POSIXct/POSIXlt

x <- Sys.time()? #獲得本機(jī)時(shí)間 class(x) —"POSIXct" "POSIXt"

p <- as.POSIXlt(x)? 轉(zhuǎn)換類(lèi)型? class(p) —“POSIXlt”“POSIXt”

names(unclass(p)) #查看p中存在哪些變量

p$sec? #獲得秒

as.POSIXct(p)? #將時(shí)間類(lèi)型轉(zhuǎn)化為POSIXct

weekday(x3)#返回日期具體對(duì)應(yīng)的周幾

months(x3) #返回日期對(duì)應(yīng)的月份

quarters(x3) #返回日期對(duì)應(yīng)的季度

julian(x3)? #返回日期距離'1970-01-01'的天數(shù)

as.numerci(x4 -x3) #返回兩個(gè)日期的相差的天數(shù)

striptime(待轉(zhuǎn)化的日期，"%B %d, %Y %H:%M")? #時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)化輸出

??????????????????????????????????????? 上述格式應(yīng)當(dāng)與帶轉(zhuǎn)化日期相對(duì)應(yīng)

數(shù)據(jù)框:1.存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù) 2.視為各元素長(zhǎng)度相同的列表（元素類(lèi)型可以不同）

df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c"))#建立數(shù)據(jù)框

nrow(df)? #查看df的行數(shù)

ncol(df)??? #查看df的列數(shù)

對(duì)于相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框可以直接轉(zhuǎn)換為矩陣

data.matrix(df2)?? #其中df2中元素類(lèi)型相同

缺失值（missing value）—NA/NaN：其中NaN屬于NA,NA不屬于NaN

#NAN僅代表數(shù)值型的缺失值，而NA代表的是數(shù)值、字符型等缺失值

?is.na(x)#檢驗(yàn)x中是否有NA

is.nan(x)#檢驗(yàn)x中是否有NaN

因子（factor）—分類(lèi)數(shù)據(jù)/有序 vs. 無(wú)序

?????????????????????? —整數(shù)向量 + 標(biāo)簽（label）優(yōu)于整數(shù)向量

x <- factor(c("female","female","male")，levels(“male”,"female")) ??????????????????????????????? #可以構(gòu)建因子，并且可以通過(guò)levels設(shè)立基線因子t

table(x)? #得出x因子的分布表

unclass(x) #將x因子轉(zhuǎn)化為值標(biāo)簽

列表（list）:可以包含不同類(lèi)型的對(duì)象

l2 <- list(a=1,b=2,c=3)?? #其中a,b,c分別為1,2, 3的名詞

l3 <- list(c(1,2,3),c(4,5,6))#生成兩個(gè)元素，元素長(zhǎng)度均大于1

dimnames(x)? #給矩陣x的行列標(biāo)題進(jìn)行命名

list（c("a","b"),c("c","d","e")） #可以用list給維數(shù)相對(duì)應(yīng)的矩陣標(biāo)題命名

#Matrix & Array

定義矩陣 C <- (data,nrow,ncol)? #其中data為矩陣的內(nèi)容，nrow為行?????

?????????????? 數(shù)，ncol為列數(shù)，矩陣在填充的時(shí)候是以列的方式來(lái)填充的

dim(x)?? #查看矩陣的維數(shù)m×n

arritubtes(x)? #查看x的屬性

矩陣相當(dāng)于向量+維度:y <- 1:6 ，dim(y) <- c(2,3) #構(gòu)建2×3維度的矩陣

矩陣的拼接：

??????????????????? rbind(x,y)??? #將矩陣x和y按行拼接，列數(shù)不變，行數(shù)增加

??????????????????? cbind(x,y)??? #將矩陣x和y按列拼接，行數(shù)不變，列數(shù)相加

數(shù)組（array）-與矩陣相似，但是維度可以大于2

x <- array(1:24,dim=(4,6))?? #用array直接建立數(shù)組

x<-? array(1:24,dim=(2,3,4)) #建立3維數(shù)組，其輸出為4個(gè)2*3數(shù)組

向量（vector）：只能包含同一類(lèi)型的對(duì)象

創(chuàng)建向量的方法：1. 定義 x <- vector(數(shù)據(jù)類(lèi)型，數(shù)據(jù)長(zhǎng)度)

?????????????????????????? 2. x1 <- 1:4 ? #創(chuàng)建整型向量1-4

?????????????????????????? 3. x3 <- c(向量的元素)? # 例如構(gòu)建向量x3<-c(1，2）

#對(duì)于向量中元素類(lèi)型不同的情況，R語(yǔ)言中會(huì)自動(dòng)強(qiáng)制轉(zhuǎn)化

?例如x3 <- c(TRUE,10,"a") 會(huì)轉(zhuǎn)換為("TRUE","10","a"）

?as.numeric(x)?? #將x轉(zhuǎn)換為數(shù)值型向量

?as.logical(x)????? #將x轉(zhuǎn)換為邏輯向量

?as.character(x)? #將x轉(zhuǎn)換為字符型向量

names(x1) <- c("a","b","c")? #給向量x1進(jìn)行命名,“a”為第一個(gè)向量元????

????????????????????????????????????????????? 素的名字，依次類(lèi)推

x <- 1?? #‘<-’是R語(yǔ)言中的賦值符號(hào)

[1]??????? #表示它后面接著的元素是x第一個(gè)元素

?1???????? #x中存儲(chǔ)的內(nèi)容是1

class(x)#用于查看變量x的類(lèi)型

x <- 3L#在數(shù)字后面加入大寫(xiě)L定義整型

x <- "" #定義字符串

x <- TRUE #定義邏輯型（真、假）? 注意在定義時(shí)需要大寫(xiě)

x <- a+bi? #定義復(fù)數(shù)類(lèi)型