rstudio设置为中文后会不认识jan，只认识中文的一月 > x5 <- "一月 1,2015 02:01" > x6 <- strptime(x5,"%B %d,%Y %H:%M") > x6 [1] "2015-01-01 02:01:00 CST" ＃正确 > x5 <- "Jan 1,2015 02:01" > x7 <- strptime(x5,"%B %d,%Y %H:%M") > x7 [1] NA ＃错误

R数据结构

2.矩阵（matrix）：向量+维度属性（整数向量：nrow, ncol）

2.1 创建矩阵：

        方法一： x <- matrix(nrow=3, ncol=2) #创建一个3行2列矩阵，元素为NA。该函数创建矩阵时先列后行。

                        x <- matrix(1 : 6, nrow=3, ncol=2) #按列填充元素

        方法二： y <- 1 : 6  #生成一个向量

                       dim(y) <- c(2, 3) #指定行数与列数

其他：dim(matrix)：查看矩阵matrix的行数与列数

attributes(matrix)：查看矩阵matrix有哪些属性

2.2 拼接矩阵

y1 <- 1 : 6
dim(y1) <- c(2 : 3)
y2 <- matrix(1:6, nrow =2, ncol=3)

rbind(y1, y2) #按行拼接
cbind(y1, y2) #按列拼接

3.数组：与矩阵类似，但维度可以大于2

创建数组：x <- array(1:24, dim=c(4, 6)) #参数1填充元素，参数2指定维度

                y <- array(1:24, dim=c(2, 3, 4))

2.5 factor(因子) --分类数据/有序 vs 无序 --整数向量+标签（label） 创建因子 x<-factor(c("female","female","male","male","female")) y<-factor(c("female","female","male","male","female"),levels = c("male","female")) table(x) unclass(x) class(unclass(x))

向量（vector）：只能包含同一类型的对象

创建向量的方法：1. 定义 x <- vector(数据类型，数据长度)

                           2. x1 <- 1:4   #创建整型向量1-4

                           3. x3 <- c(向量的元素)  # 例如构建向量x3<-c(1，2）

#对于向量中元素类型不同的情况，R语言中会自动强制转化

 例如x3 <- c(TRUE,10,"a") 会转换为("TRUE","10","a"）

 as.numeric(x)   #将x转换为数值型向量

 as.logical(x)      #将x转换为逻辑向量

 as.character(x)  #将x转换为字符型向量

names(x1) <- c("a","b","c")  #给向量x1进行命名,“a”为第一个向量元    

                                              素的名字，依次类推

列表（list）： 1.列表与向量的差别：列表可以同时包含不同类型的对象 2. l <- list("a", 2, 10L, 3+4i, TRUE)#建立列表 l2 <- list(a=1 ,b=2 ,c=3)#为列表元素命名 l3 <- list(c(1,2,3),c(4,5,6,7))#列表元素可以是向量，创建元素个数大于1 x <- matrix(1:6, nrow=2, ncol=3) dimnames(x) <- list(c("a","b"),c("c","d","e"))#为矩阵维度（行、列）命名

1.R对象基本数据类型：

(1)字符（character）："time"；

(2)数值（numeric）:2, 2.3；

(3)整数（integer）: 2L；

(4)复数（complex）：1+2i；

(5)逻辑（logical）：TRUE, FALSE

查看类型：class(variable)

R区分大小写，字母相同大小写不同的变量名是不同的变量名。

2.R对象属性

(1)名称（name）

(2)维度（dimensions: matrix, array）

(3)类型（class）

(4)长度（length）

因子factor：用来处理分类数据的。可以理解为整数向量+标签（label）（优于整数向量，每个数字有自己具体的含义）。常用于线性模型。 分类数据可分为有序与无序。 创建因子： ①因子名字 <- factor(c()) #在c中依次因子包含的内容female,male,female,male... ②因子名字 <- factor(c(),levels=c()) #可通过levels设定基线水平 查看因子：table(因子名字) 去掉标签：unclass(因子名字)

七、总结数据信息 #默认前六行或者后六行 head(airquality, 10)#查看前10行 tail(airquality, 10)#查看后10行 summary(airquality)#总结，数据分布整体把握 str(airquality)#以简洁方式对数据总结 table(airquality$Month)#对列进行频数统计 table(airquality$Ozone, useNA = "ifany")#将Ozone中NA的数值统计出来 any(is.na(airquality$Ozone))#判断是否有缺失值，true是有缺失值 sum(is.na(airquality$Ozone))#统计缺失值数量 all(airquality$Month < 12)#查看是不是所有的月份都小于12 #将Titanic强制转换为数据框 t <- as.data.frame(Titanic) x <- xtabs(Freq ~ Class + Age, data = t)#按照Class和Age生成交叉表 ftable(x)#扁平化显示 object.size(airquality)#查看对象大小 print(object.size(airquality),units="Kb")#按照kb显示大小

#split #根据因子或者因子列表将向量或其他对象分组 #通常与lapply一起使用 #参数格式：split(向量/列表/数据框,因子/因子列表) x <- c(rnorm(5), runif(5),rnorm(5,1)) f <- gl(3,5) x f split(x,f) lapply(split(x,f), mean) lapply(split(x,f), sum) head(airquality) split(airquality,airquality$Month)#按照month分组查看 s <- split(airquality,airquality$Month) s table(airquality$Month)#查看每个Month下包含的记录数 # 求平均值 lapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")])) #简化显示结果 sapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")])) #处理缺失值 sapply(s, function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm = T))

数据框:1.存储表格数据 2.视为各元素长度相同的列表（元素类型可以不同）

df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c"))#建立数据框

nrow(df)  #查看df的行数

ncol(df)    #查看df的列数

对于相同类型的数据的数据框可以直接转换为矩阵

data.matrix(df2)   #其中df2中元素类型相同

列表：

1、l<-list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #列表可以包含各种类型的数据

2、l2<-list(a = 1,b= 2,c = 3)#给列表的元素命名

3、l3<-list(c(1,2,3),c(4,5,6)) #列表中每个元素的内容个数>1

4、x<-matrix(1:6,nrow = 2,ncol = 3) dimnames(x) <- list(c("a","b"),c("c","d","e"))#矩阵的维度只能用列表来引入？？

5、列表和向量都可以包含不同类型的数据，但是列表中的元素可以是向量。

#排序

x<-data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1))
x
sort(x$v2,decreasing = TRUE)#对数据框v2进行降序排列
sort(x$v3)#对数据框v3进行升序排列
order(x$v2)#返回的不是内容本身，而是内容对应的下标排序
x[order(x$v2),]#行顺序按照order方式排列
x[order(x$v4,x$v3),]#先排序v4，再排序v3，v4的排序结果更强
x[order(x$v4,x$v3,decreasing = TRUE),]#先排序v4，再排序v3，v4的排序结果更强

#split函数

#根据因子或因子列表将向量或其它对分组
#与lapply联用
x <- c(rnorm(5), runif(5),rnorm(5,1))  
f<-gl(3,5)
split(x,f)#f因子中的水平1，2，3
lapply(split(x,f),mean）#对列表中得每一个元素求平均值
s<-split(airquality,airquality$Month)#$符号代表选择Month
table(airquality$Month)
lapply(s,function(x)colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")]))#s其实是一个数据框；计算平均值时，未将缺失值排除，故得出一些缺失值结果
sapply(s,function(x)colMeans(x[,c("Ozone","Wind","Temp")],na.rm = TRUE))#使用na.rm=TRUE排除缺失值并求平均值，sapply对lapply结果进行了化简

缺失值：

NA和NaN NaN一般表示数字的缺失值，NA可以表示的缺失值类型更广，所以NaN属于NA，NA不属于NaN。 

NA有类型属性：integer NA,character NA等 

判断向量中是否有缺失值：is.na(向量名)，is.nan(向量名)，如果是缺失值返回TRUE，如果不是返回FALSE

控制台的命令是一次的，如果想重复使用，就要新建文件，而且文件里的执行需要选择语句才可以执行，不像命令里的语句，直接按回车键。 注意:vector(类型，length=)函数里面是要同一类型的对象。length表示参数值的个数