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R语言学习(3)

时间:2014-08-02 10:08:33      阅读:303      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:r语言   数据挖掘   

列表和数据框

1.列表
        list函数创建列表
> (a_list <- list(c(1,1,2,5,14,42),month.abb,matrix(c(3,-8,1,-3),nrow=2),asin))
[[1]]
[1]  1  1  2  5 14 42
[[2]]
 [1] "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
[[3]]
     [,1] [,2]
[1,]    3    1
[2,]   -8   -3
[[4]]
function (x)  .Primitive("asin")

        给列表元素命名
> names(a_list) <- c("catalan","month","involutary","arcsin")
a_list
$catalan
[1]  1  1  2  5 14 42
$month
 [1] "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
$involutary
     [,1] [,2]
[1,]    3    1
[2,]   -8   -3
$arcsin
function (x)  .Primitive("asin")

        列表长度是它顶层元素的数目:
> length(a_list)
[1] 4

        列表没有维数
> dim(a_list)
NULL

        使用as.list函数将向量转换成列表
> a_vector <- c(1,6,7,8)
as.list(a_vector)
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] 6
[[3]]
[1] 7
[[4]]
[1] 8

2.数据框
        data.frame函数创建数据框
> (a_data_frame <- data.frame(x=letters[1:5],y=rnorm(5),z=runif(5)>0.5))
  x           y     z
1 a  0.47620421  TRUE
2 b -0.04279112 FALSE
3 c  1.49076637 FALSE
4 d -0.41444402  TRUE
5 e -1.03173668  TRUE
        每一列中的元素类型一样

        基本数据框操作
            t函数转置
> t(a_data_frame)
  [,1]          [,2]          [,3]          [,4]          [,5]         
x "a"           "b"           "c"           "d"           "e"          
y " 0.47620421" "-0.04279112" " 1.49076637" "-0.41444402" "-1.03173668"
z " TRUE"       "FALSE"       "FALSE"       " TRUE"       " TRUE"      

            cbind, rbind连接数据框
> (a_data_frame <- data.frame(x=letters[1:5],y=rnorm(5),z=runif(5)>0.5))
  x           y     z
1 a -0.17804129 FALSE
2 b -1.28864149 FALSE
3 c -0.99590504 FALSE
4 d  0.01776164 FALSE
5 e  1.37784685 FALSE
> (another_data_frame <- data.frame(z=rlnorm(5),y=sample(5),x=letters[3:7]))
          z y x
1 2.6574401 4 c
2 3.3455939 3 d
3 0.4205031 1 e
4 3.3006536 5 f
5 1.7008018 2 g
> rbind(a_data_frame,another_data_frame)
   x           y         z
1  a -0.17804129 0.0000000
2  b -1.28864149 0.0000000
3  c -0.99590504 0.0000000
4  d  0.01776164 0.0000000
5  e  1.37784685 0.0000000
6  c  4.00000000 2.6574401
7  d  3.00000000 3.3455939
8  e  1.00000000 0.4205031
9  f  5.00000000 3.3006536
10 g  2.00000000 1.7008018
> cbind(a_data_frame,another_data_frame)
  x           y     z         z y x
1 a -0.17804129 FALSE 2.6574401 4 c
2 b -1.28864149 FALSE 3.3455939 3 d
3 c -0.99590504 FALSE 0.4205031 1 e
4 d  0.01776164 FALSE 3.3006536 5 f
5 e  1.37784685 FALSE 1.7008018 2 g

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原文地址:http://blog.csdn.net/luoyhang003/article/details/38343649

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