R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的使用详解_R语言

本文主要介绍了R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的一些使用，分享给大家，具体如下：

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									"一，矩阵matrix"

									"创建向量"

									x_1=c(1,2,3)

									x_1=c(1:3)

									x_2=1:3

									typeof(x_1)==typeof(x_2)#查看目标类型

									x_3=seq(1,6,length=3)#将1——6分为3个数

									a<-rep(1:3,each=3) #1到3依次重复

									c<-rep(1:3,times=3)  #1到3重复3次

									d<-seq(from=3,to=12,by=3) #3为起点12为终点，步长为3

									e<-seq(from=3,to=12,length=3.5) #3为起点，12为终点，个数

									"创建矩阵"

									x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = FALSE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二')))

									#data参数输入的为矩阵的元素，不能为空；nrow参数输入的是矩阵的行数，默认为1；ncol参数输入的是矩阵的列数，默认为1；

									#byrow参数控制矩阵元素的排列方式，TRUE表示按行排列，FALSE表示按列排列，默认为FALSE；dimnames参数输入矩阵的行名和列名，可以不输入，系统默认为NULL。

									x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = TRUE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二')))

									#byrow = TRUE会使得矩阵元素按照行顺序向下排列

									#行列名称

									rownames(x_1)#查看行名称

									colnames(x_1)#查看列名称

									rownames(x_1)=c('A','B','C','D','E')#改变行名称

									colnames(x_1)=c('第一','第二')#改变列名称

									#矩阵维度

									dim(x_1)#查看矩阵维度（行数，列数）

									dim(x_1)=c(2,5)#改变原矩阵维度

									ncol(x_1)#返回列数

									nrow(x_1)#返回行数

									#元素获取

									x_1[8]=0#对第八个元素重新赋值

									x_1[1,2]

									x_1[1,2]=7#对第1行第2列元素重新赋值

									x_1[1,]

									x_1[,2]

									x_1[,'一']

									x_1['a',]

									x_1[c('a','b'),]

									x_1[,c('一','二')]

									x_1[c('b':'d')]

									"二，Data.Frame"

									#1.创建数据框

									data_=data.frame(a=c(1,2,3,4),b=c('jack','bob','dali','smith'),c=c('boy'

									 ,'girl','girl','boy'),e=c('2010-12-04','2011-03-23','2009-08-09','2010-09-1'))#通过直接输入行列创建数据框

									#2.行列操作

									names(data_)#查看列名

									rownames(data_)#查看行名

									names(data_)=c('A','B','C','D')#修改列名

									rownames(data_)=data_$B#将B列作为行名

									data_$d=c(545,6323,345,454)#添加新列

									within(data_,{f=c(12,22,32,42)})#使用within添加新列

									#3.访问元素

									data_[1,]#查看第一行

									data_[,2]#查看第二列

									data_[3]#方位第三列

									data_[2,3]#访问第二行三列

									data_['a']#访问‘a'列

									data_[['a']]#访问'a'列

									data_[c('a')]#访问‘a'列

									data_[c('a','b')]#访问‘a'‘b'列

									data_[,c(1:3)]#访问1到3列

									data_[c(1:3),c(1:2)]#访问1到3行，1到2列

									data_[c(2:dim(data_)[1]),]

									data_$b

									with(data_,{print(data_$b)})#使用with函数打开b列

									#4.条件访问元素

									data_[which(data_$c=='boy')]#选出c列为boy的数据

									data_$f=c(234,452,234,657)

									data_[data_$f>200]#选出f列大于200的数据

									subset(data_,data_$c=='boy'&data_$f>200)#选出c为boy且f大于200的数据

									#5.基本操作

									dim(data_)#查看维度（行，列）

									typeof(data_)

									str(data_)#查看各列数据类型

									Sys.Date()#获得当前日期

									format(Sys.Date(),'%Y-%m')#获得当前年份和月份

									as.integer('2')#修改为整数型

									toString(4)#修改为字符串

									#6.修改数据类型

									data_$e=as.Date(data$e)

									data_$b=as.character(data_$b)

									data_=data.frame(c('2','3','4'))

									as.integer(data_[2,1])+as.integer(data_[3,1])

									typeof(data_[1,1])

									mode(data_)

									class(data_)

									#7.删除数据

									data_[,-1]#删除第一列

									#8.数据框组合拼接

									data_1=data.frame(a=c(1,2,3),b=c('一','二','三'),c=c('one','two','three'))

									data_2=data.frame(a=c(2,3,1),d=c('fjsk','fjs','jslf'),e=c(34,43,23))

									data__=merge(data_1,data_2)#按照某一列元素拼接

									data_1=data.frame(name=c('hia','ful','bob'),gender=c('boy','girl','girl'))

									data_2=data.frame(name=c('ds','gui','sds'),gender=c('girl','boy','boy'))

									data__=rbind(data_1,data_2)#上下拼接

									data__=cbind(t(data_1),t(data_2))#左右拼接

									#9.删除无效na值

									na.omit(data)#将数据框当中拥有无效值NA的那一行全部删除

									#10.序列排序

									data=data.frame(a=rnorm(30,4,5),b=rnorm(30,2,43),c=rnorm(30,-9,34))

									data[order(data$a,decreasing = TRUE),]#将a列数据降序排序

									data[order(data$a,data$b,decreasing = TRUE),]#先将a列数据降序排序，再将其中b列数据降序排序