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x <- data.frame(v1=1:5, v2=6:10, v3=11:15) x$v3[c(2,4)] <- NA #给第三列，第二和第四行的数据赋值为空 x[(x$v1<4 & x$v2>=8),] x[which(x$v1>2),] x[x$v1>2]#以上两行等价 subset(x,x$v1>2)查看全部
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2.4列表 --可以包含不同类型的对象 创建列表 l<-list("a",2,10L,3+4i,TRUE) 给列表的元素命名 l2<-list(a=1,b=2,c=3) 创建元素个数大于1，l3<-list(c(1,2,3),c(4,5,6,7)) x<-matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) dimnames(x)<-list(c("a","b"),c("c","d","2"))查看全部
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向量查看全部
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class() 类型查看全部
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数据结构查看全部
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第3章 操纵数据：构建子集（subsetting）
3-1基本方法
原始数据（raw dataset)——预处理后的数据（clean dataset）
基本方法：
[]：提取一个或多个类型相同的元素
[[]]：从列表或数据框中提取元素
$:按名字从列表或数据框中提取元素
补充：R语言的数组下表是从1开始而不是0开始
例：x<-1:10 x[1] (拿到x的第1个元素） x[1:5] (拿到x的前5个元素) x[x>5] (拿大于5的元素)
x[x>5&x<7] x[x<3|x>7]
y<-1:4
names(y)<-c("a","b","c","d") y[2] y["b"](都是拿到y的第2个元素)
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因子（factor）—分类数据/有序 vs. 无序
—整数向量 + 标签（label）优于整数向量
x <- factor(c("female","female","male")，levels(“male”,"female")) #可以构建因子，并且可以通过levels设立基线因子t
table(x) #得出x因子的分布表
unclass(x) #将x因子转化为值标签
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x <- 1 #‘<-’是R语言中的赋值符号
[1] #表示它后面接着的元素是x第一个元素
1 #x中存储的内容是1
class(x)#用于查看变量x的类型
x <- 3L#在数字后面加入大写L定义整型
x <- "" #定义字符串
x <- TRUE #定义逻辑型（真、假） 注意在定义时需要大写
x <- a+bi #定义复数类型
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得到向量中非缺失值的元素：x[!is.na(x)]，!代表取反
选取两个向量(x,y)中对应位置都不是缺失值的元素：用complete.cases（）函数给z赋值，得到逻辑向量，然后用x[z]和y[z]得到最终结果
看数据集长什么样用head()函数，数据集中每一行叫做一次记录，每一列叫做一个变量，通常会选择在所有变量中都没有缺失值的记录，这时可用complete.cases（数据集）函数给z（任一字母）赋值
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因子是用来处理分类数据（有序、无序两种）的，有序指的是可以比大小的，无序则相反，如性别即是无序的。
因子=整数向量+标签（可对整数向量进行描述），常用于线性模型lm()和一般线性模型glm()
创建因子用factor()，可通过levels（相当于标签）设定谁是基线水平（第一个元素），levels是因子的一个属性
对当前因子进行整体性了解用table()，去掉属性看因子的内容用unclass()
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# Vector
#需要新建一个文件然后保存，这样的话代码就能够被重复利用
x <- vector("character", length = 10)
#定义一个长度为10的字符型向量x
x1 <- 1:4
#把1-4的值赋给向量x
x2 <- c(1,2,3,4)
#直接给向量x赋值
x3 <- c(TRUE, 10, "a")
#向量内包含不同类型的元素，强制转换成同一类元素类型，如右所示本例转为了字符型。
as.numeric(x3)#同理可强制转换成别的类型
#可进行强制转换，但是可能会引入缺失值:"NA",上面代码运行后命令台的显示结果是：
#> as.numeric(x3) //把向量x3强制转换为数值型
#[1] NA 10 NA （用缺失值代替不知道该如果转换的元素值）
#Warning message:
#NAs introduced by coercion
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lapply函数可以处理循环列表中的没一个元素，但是返回了是一个列表
注意，如果传入lapply函数的不是一个列表，那么他将进行强制转换为列表
slapply函数返回结果是一个数值型的
mean函数是求平均的
服从均匀分布的随机数
runif(n, min = 0, max = 1)
生成一个长度为10的向量，向量中的每个值服从0~1区间上的均匀分布，那么可以这样写
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Sys.data()获取的时间格式为Data
data()获取的时间格式为字符
weekdays(data)判断日期是星期几
months(data)判断月份是几月
quarters(data)判断是这一年的第几个季度
julian(data)返回距离1970-01-01过去了多少天
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