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1. 向量

match.png

谁在逗号后面，出来的结果是谁的下标

match

a <- c("11","22","33","44","55")
b <- c("22","11","33","44","55")
match(a,b)#出来b中的字符在a中的顺序
#[1] 2 1 3 4 5
b[match(a,b)]#将b按照a的顺序进行排序
#[1] "11" "22" "33" "44" "55"

• 向量讲完了

2.数据框、矩阵和列表

• （1）矩阵

image.png
cbind

长度相同、数据类型相同的向量可以组合成矩阵

matrix

矩阵中只有一种数据类型

• （2）数据框——Dataframe

dataframe

长度相同、数据类型不同或相同的向量可以组合成数据框

data.frame

• （3）列表——List

List

长度可以不同、数据类型可以不同的向量组合

列表中可以包含向量、矩阵、数据框或小列表

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---

• 2.1数据框——Dataframe

options(stringsAsFactors = F)

• 在4.0以前的版本要运行这行代码
• 在4.0以后的版本默认是这个设置，可以不运行这行代码

image.png

• （1）数据框的属性

dim.png
dim(df)#显示df几行几列
nrow(df)#显示df几行
ncol(df)#显示df几列 rownames.png
rownames(df)#显示df的行名
colnames(df)#显示df的列名

• （2）数据框取子集

df[2,2]#取df的第2行、第2列的向量
df[2,]#取df的第2行
df[,2]#取df的第2列
df[c(1,3),1:2]#取第1、3行和1-2列的向量

image.png

df[,-ncol(df)]#取除最后一列的所有列

学会用函数和代码

df[3]#取第3列，仍是数据框
df[,3]#取第3列，但变为向量

df$xx#取df数据框的xx列

• （3）数据框修改

image.png
练习题3-2
image.png

• （4）数据框查看前/后几行

head(df)#只取前几行查看，默认是前6行
tail(df)#只取最后几行查看
head(df，3)#只取前3行查看
df[1:3,1:3]#只取df前3行/3列查看

• （5）查看数据框的数据类型和具体内容

str(df)#查看df的数据类型和具体内容
num:numeric数值型
int:interge整数型
factor:因子型
chr:character文本型

• （6）去除含有缺失值的行

na.omit(df)#去除含有缺失值的行

image.png

• （7）两个表格的连接

image.png

①按列合并

cbind(df)#按照列进行合并两个表格

②按行合并

rbind(df)#按照行进行合并两个表格

③不同行、列表格的连接

merge(df1,df2,by="name")#按照共同列进行合并两个表格

image.png

④不同列名表格的连接

image.png

不同列名的表格进行合并code
merge(x=df1,y=df2,by.x="name",by.y="NAME")

后期讲dplyr包

• 2.2矩阵

• （1）新建和取子集

image.png

矩阵不能用$取子集

• （2）矩阵的转置和转换

t（matrix（1：9，nrow=3））

转置
转换为数据框

• （3）矩阵画热图

热图

#R语言中会自动聚类，如果不想聚类，需要自定义设置

chicken soup

• 2.3列表

• （1）列表新建和取子集

image.png

左边框是列表中元素的名字
右边框是元素的内容

取子集

l[[2]]"#取列表l的第2个元素，根据图中可知为df"
l$df"#取列表l的df元素"

l2 <- l[3]#一个中括号是取列表中的小列表
class(l2)
#[1] "list"
l3 <- l[[3]]#两个中括号是取列表中的元素
class(l3)
#"numeric"

用杀牛的刀杀鸡，咋的了，你管得着吗你——花花

老板，我不放香菜——花花