R语言笔记——创建数据集（一）
创建数据集
基本概念
数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示向量。（不同行业对于数据集的行和列叫法不同）
数据结构
R 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/FASLE）、复数型（虚数）和原生型（字节）。
向量(vector）
向量是用于存储数值型/字符型或逻辑型数据的一维数组。
矩阵（matrix）
矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的类型（模式）。
基本用法
通过matrix（）函数创建矩阵，一般使用格式为：mymatrix <- matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)
- data:包含了矩阵的元素
- nrow和ncol：指定矩阵行和列的维数
- byrow：矩阵应当按行填充（byrow=TRUE）还是按列填充（byrow=FALSE）
- dimnames：是分配给行和列名称
矩阵下标的用法
我们可以使用下标和方括号来选择矩阵中的行、列或元，X[i,]指矩阵x的第i行，x[,j]表示矩阵中的第j列，x[i,j]表示矩阵中的第i行第j列的元素。
数组(array)
数组和矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可以通过array（）函数创建，形式如下：
myarray <- array(data,dimensions,dimnames)
- data:表示数组中的元素
- dimensions:数组的维数,是一个数值型向量
- dimnames：各维度中名称标签列表
数据框(dataframe)
创建数据框
数据框的数据类型与矩阵类似，但其各列的数据类型可以不相同。数据框可以通过函数data.frame()创建：
mydata <- data.frame(col1,col2,col3,……)
其中的列向量col1、col2、col3等可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）
提取数据框中的元素
方法一：索引
方法二：$ 符号
detach（）函数和attach（）函数
1.detach（）函数
detach（）函数是将数据框从搜索路径中移除，但它不会对数据框本身做任何处理。应该例行加在代码里，这是一个良好的代码习惯。
2.attach（）函数
attach（）函数是将数据框添加到R的搜索路径中。
cbind()函数和rbind（）函数
cbind： 根据列进行合并，即叠加所有列，m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列，合并前提：cbind(a, c)中矩阵a、c的行数必需相符。
rbind： 根据行进行合并，就是行的叠加，m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行，合并前提：rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相符。
列表
列表是一些对象的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关）的对象到单个对象的名下。例如：某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至其他列表的组合。
可以使用list（）函数创建列表：
mylist <- list(object1,object2,……)
综合实例
实例1：数据框
请创建如下数据
name sex date
1 刘涛 Female 2000-01-02
2 张硕 Male 2001-12-12
3 海岩 Male 2003-10-1
> name <- c("刘涛","张硕","海岩")
> sex <- c("Female","Male","Male")
> date <- c("2000-01-02","2001-12-12","2003-10-12")
> df <- data.frame(name,sex,date)
> df
将“海岩”的值修改为“海燕”
> df$name[3] <- "海燕"
> df
将第3行第2列的值修改为“Female”
> df[3,2] <- "Male"
> df
实例2：图形处理
使用R语言基础包中的graphics包中的boxplot函数绘制箱线图
1) 读取数据集data4_1.csv,要求采用相对路径
2) 使用data4_1数据集中的4-9列绘制箱线图，boxplot函数
3) 使用points()和apply()绘制均值点，col=”black”,cex=1,pch=3
> x <- read.csv('D:/data4_1.csv')
> x <- read.csv('./data4_1.csv')
> data <- x[4:9]
> boxplot(data,xlab="指标",ylab="指标值",col=cm.colors(6))
> means <- apply(data,2,mean)
> points(means,col="black",cex=1,pch=3)
下次用到再补充！函数太多，一时半会儿整理不完。不断学习中。