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构建子集的基本方法
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数据结构-小结
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数据结构-日期与时间
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数据结构-数据框
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数据结构-缺失值
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数据结构-因子
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数据结构-列表
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数据结构-数组
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数据结构-矩阵
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数据结构-向量
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数据结构-对象的5种基本类型
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sort升序
order排序
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tapply()
gl连续生成
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#apply,沿着数组的某一个维度处理数据x<-matrix(1:16,4,4)apply(x,2,mean)#求列的平均apply(x,2,sum)#求列的和rowSums(x)#同样可以求行的和rowMeans(x)colSums(x)colMeans(x)x<-matrix(rnorm(100),10,10)apply(x,1,quantile,probs=c(0.25,0.75))#quantile求数据的百分位点x<-array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4))apply(x,c(1,2),mean)#以第1及第2维为基础，沿第3方向压成平面apply(x,c(1,3),mean)apply(x,c(2,3),mean)查看全部 -
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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