北京大学：《数据分析工具和实践》课程教学资源（讲稿）02 R数据对象（一）

Data Analysis Tools and 2018.03.06 Practice(Using R) R数据对象I 北大软件与微电荐院 Huiping Sun(孙惠平) School of Software and Microelectronics,Peking University sunhp@ss.pku.edu.cn

Huiping Sun(ਃణଘ) sunhp@ss.pku.edu.cn R数据对象I Data Analysis Tools and Practice(Using R) 2018.03.06

课堂测试时间

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R Data I 课堂测试01 ·1、数据分析包括几个过程？ ●2、简单描述R语言优点。 ●3、填写下表： 功能 函数 功能 函数 安装vcd包 使用maps包 显示当前工作目录 demo(image) 帮助 查看函数mean(0的示例 source() sink() ?c dev.off() 4、写出命令，实现如下功能：创建一个从I到9的向量并赋给x,将1付给y, 并写出x+y的结果。 ● 5、RStudio主界面一般有几个功能区？.Rprofile、.Rdata、.Rhistory.文件分别 有什么作用？

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R Data I 上次课程内容回顾 软件安装和熟悉：R;RStudio;Swirl; ● R基本使用：提示符(>)：赋值符号(<-)：；注释(#)： 包：install.package((;library(0; 帮助：help.start(0;help;;args();demo()example()date() 输入输出：source();sink);catO;print(0;dev.off0: ,工作空间： 米文件：file.create(;fle.exist0(;fle.info0;fle.rename(;file.remove(;fle.copy0: file.path(); 米目录：dir.create(0;dir0:list.files(); 米工作目录：getwd0;setwd0;objects;ls);rmO: ·其余： 米对象：c0;mean0;sd);cor):plot

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R Data I 数据集 表2-1病例数据 病人编号 入院时间 年龄 糖尿病类型 病情 (PatientID) (AdmDate) (Age) (Diabetes) (Status) 1 10/15/2009 25 Typel Poor 2 11/01/2009 34 Type2 Improved 3 10/21/2009 28 Typel Excellent 4 10/28/2009 52 Typel Poor 数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。 ● 中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列 表。 R可以处理的数据类型（模式） 包括数值型、字符型、逻辑型(TRUE/ FALSE)、复数型（虚数） 和原生型（字节）】 ●在R中，对象(object)是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、 数据结构、函数，甚至图形

R Data I 数据集 • හഝᵞ᭗ଉฎኧහഝ຅౮ጱӞӻᎥ୵හᕟ҅ᤈᤒᐏᥡၥ҅ڜᤒᐏݒᰁ̶ • RӾํᦜग़አԭਂؙහഝጱᕮ຅҅۱ೡຽᰁ̵ݻᰁ̵හᕟ̵හഝ໛ڜ޾ ᤒ̶ • Rݢզ॒ቘጱහഝᔄࣳҁཛྷୗ҂۱ೡහ؀ࣳਁ̵ᒧ̵ࣳ᭦ᬋࣳҁTRUE / FALSE҂̵॔හࣳҁᡦහ҂޾ܻኞࣳҁਁᜓ҂̶ • ࣁR Ӿ҅੒᨝ҁobject ҂ฎ೰ݢզᩙ؀ᕳݒᰁጱձ֜Ԫᇔ҅۱ೡଉᰁ̵ හഝᕮ຅̵ڍහ҅ኜᛗࢶ̶୵

R Data I 数据结构 (b)矩阵 (c)数组 (a向量 定义 ·提取 (d)数据框 向量 ·操作 数组 (e)列表 数据框 列表 各列的模式(modes)可以不同 图2-1R中的数据结构

R Data I 数据结构 • ਧԎ ݐ൉ • • ඙֢

R Data I 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c0可用来创建向 量。 标量是只含一个元素的向量，例如fk-3、g<- "US"和h<.TRUE。它们用于保存常量。 通过在方括号中给定元素所处位置的数值，我们 可以访问向量中的元素。 ·使用冒号)用于生成一个数值序列

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R Data I 创建向量和访问向量 ●a<-c(l,2,5,3,6,-2,4) 数值类型 o b <c("one","two","three") 字符类型 c<-c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE) 逻辑类型 定义 提取 ●a<-c(1,2,5,3,6,-2,4) ●a3] ·a[c(l,3,5)] ●a[2:6]

• a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4) • b <- c("one", "two", "three") • c <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) • a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4) • a[3] • a[c(1, 3, 5)] • a[2:6] ࣳහ؀ᔄ ࣳᒧᔄਁ ࣳ᭦ᬋᔄ ਧԎ ݐ൉ R Data I 创建向量和访问向量

R Data I 向量生成：c()和： c可以将不同的向量合并成一个更长的向量 >yZZ [1]8.23.74.55.67.30.01.05.02.0 ：可以生成步长为的等差数列（向量） >1:5 [1]12345 :运算优先于四侧运算 >5:1 [1]54321 >1.2:5 >1:9-1 [1]1.2 2.23.24.2 [1]012345678 >5.2:1 >1:(9-1) [1]5.24.23.22.21.2 [1]12345678

c()ݢզਖ਼ӧݶጱݻᰁݳଚ౮Ӟӻๅᳩጱݻᰁ ғݢզኞ౮ྍᳩԅ1ጱᒵ૧හڜҁݻᰁ҂ ᬩᓒڞࢥԭضᬩᓒս: R Data I 向量生成：c()和 :

R Data I 向量生成：seq()和rep() seqO函数用来生成等距间隔的数列。 基本形式是：seq(from=value I,to=value22,by=value3),表示从valuel开 始，到value2结束，中间间隔为value3; 另一个使用形式为：seq(length-=value2,from=valuel,,by=value3.)。 >seq(-2,2,0.5) [1]-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.0 seq(length=9,from=-2,by=0.5) [1]-2.0-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.0 rep0函数将一个向量重复若干次再 >rep(2,3) 放入新的变量。 [1]222 >X<-1:3 使用形式为：rep(x,times=-n),表示 rep(x,3) 将x重复n次后构成的向量 [1]123123123

• seq()ڍහአ๶ኞ౮ᒵ᪗ᳵᵍጱහڜ̶ • च๜୵ୗฎғseq(from=value1, to=value2,by=value3)҅ᤒᐏ՗value1୏ ত҅کvalue2ᕮ๳҅Ӿᳵᳵᵍԅvalue3Ҕ • ݚӞӻֵአ୵ୗԅғseq(length=value2,from=value1,by=value3)̶ • rep()ڍහਖ਼Ӟӻݻᰁ᯿॔ᝑଗེٚ නفෛጱݒᰁ̶ • ֵአ୵ୗԅғrep(x,times=n)҅ᤒᐏ ਖ਼x᯿॔nེݸ຅౮ጱݻᰁ R Data I 向量生成：seq()和rep()