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第二章 创建数据集
不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable） ，数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field） ，数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例（example）和属性（attribute） 。如表2.1所示
在表2-1所示的数据集中， PatientID 是行/实例标识符， AdmDate 是日期型变量， Age 是连续型变量， Diabetes 是名义型变量， Status 是有序型变量。
R可以处理的数据类型（模式）包括数值型、字符型、逻辑型（ TRUE / FALSE ） 、复数型（虚数）和原生型（字节） 。在R中， PatientID 、 AdmDate 和 Age 将为数值型变量，而 Diabetes 和Status 则为字符型变量。
标量是只含一个元素的向量，它们用于保存常量。
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数 c() 可用来创建向量。
这里， a 是数值型向量， b 是字符型向量，而 c 是逻辑型向量。
注意，单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式（数值型、字符型或逻辑型） 。同一向量中无法混杂不同模式的数据。
矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型） 。可通过函数 matrix 创建矩阵。一般使用格式为：
其中 vector 包含了矩阵的元素， nrow 和 ncol 用以指定行和列的维数， dimnames 包含了可选的、以字符型向量表示的行名和列名。选项 byrow 则表明矩阵应当按行填充（ byrow=TRUE ）还是按列填充（ byrow=FALSE ） ，默认情况下按列填充。代码清单2-1中的代码演示了 matrix 函数的用法。
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过 array 函数创建，形式如下：
其中 vector 包含了数组中的数据， dimensions 是一个数值型向量， 给出了各个维度下标的最大值，而 dimnames 是可选的、各维度名称标签的列表。代码清单2-3给出了一个创建三维（2×3×4）数值型数组的示例。
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。数据框将是你在R中最常处理的数据结构。
数据框可通过函数 data.frame() 创建：
其中的列向量 col1, col2, col3,… 可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型） 。每一列的名称可由函数 names 指定。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。糖尿病类型 Diabetes （ Type1 、 Type2 ）是名义型变量的一例。有序型变量表示一种顺序关系，而非数量关系。病情 Status （ poor , improved , excellent ）是顺序型变量的一个上佳示例。连续型变量可以呈现为某个范围内的任意值，并同时表示了顺序和数量。年龄 Age 就是一个连续型变量，它能够表示像14.5或22.8这样的值以及其间的其他任意值。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor） 。
函数 factor() 以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1... k ]（其中k 是名义型变量中唯一值的个数） ，同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。
要表示有序型变量，需要为函数 factor() 指定参数 ordered=TRUE 。
列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来说，列表就是一些对象（或成分，component）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。
其中的对象可以是目前为止讲到的任何结构。
以R中的mtcars数据集为例子
函数 attach() 可将数据框添加到R的搜索路径中。R在遇到一个变量名以后，将检查搜索路径中的数据框，以定位到这个变量。
函数 detach() 将数据框从搜索路径中移除。 值得注意的是， detach() 并不会对数据框本身做任何处理。
除此之外，另一种方式是使用函数 with()。在这种情况下，大括号 {} 之间的语句都针对数据框 mtcars 执行，这样就无须担心名称冲突了。如果仅有一条语句（例如 summary(mpg) ） ，那么大括号 {} 可以省略。函数 with() 的局限性在于，赋值仅在此函数的括号内生效。
如果需要创建在 with() 结构以外存在的对象，使用特殊赋值符 <<- 替代标准赋值符（ <- ）即可，它可将对象保存到 with() 之外的全局环境中。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/niuxiaoha/p/4522771.html
