既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下。 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用 ...
键盘输入 调用edit函数,比如我们要让用户输入一个长度为 的向量并赋值给变量a,那么可以: a lt vector integer , a lt edit a 另外也可以用函数fix来直接编辑变量,而不需要再赋值变量。所以上面编辑a变量的命令可以改为: a lt vector integer , fix a 读取文本文件 read.table函数可以读取csv文件,也可以读取其他分隔符分割的文本 ...
2015-03-04 17:37 0 11278 推荐指数:
既然了解了R语言的基本数据类型,那么如何将庞大的数据送入R语言进行处理呢?送入的数据又是如何在R语言中进行存储的呢?处理这些数据的方法又有那些呢?下面我们一起来探讨一下。 首先,数据输入最直接最直观的方法就是键盘输入,在上面几篇都已经讲到,利用c创建向量,利用matrix创建矩阵,利用 ...
1 数据的输入 1.1 键盘输入 首先新建一张空表: dat<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) 使用edit修改表,弹出数据编辑器: dat<-edit(dat) 填入 ...
基本输入输出 输入: readline, edit, fix 输出: print, cat 输出重定向 sink 模拟数据和数据集 文件数据源 文本文件: read.table, read.csv, read.delim excel文件 ...
主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理,并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件。1、保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数)a <- 1:10save(a, file = "data/dumData.Rdata ...
#从data0数据中筛选出属于2018年的变量 library(sqldf)data_2018<- sqldf("select* from data0 where year='2018年'") #从data0数据中筛选出属于2018年的变量 data_2018=subset ...
R语言常用的去重命令有unique duplicated unique主要是返回一个把重复元素或行给删除的向量、数据框或数组 > x <- c(3:5, 11:8, 8 + 0:5)> x [1] 3 4 5 11 10 9 8 8 9 10 11 12 ...
创建数据框 因为数据框的本质是由一堆向量或者因子构成的列表,其中的每一个向量或者因子代表了一列。因此,数据框可以包含不同类型的数据(数值型、布尔型或字符型),但是每一列的数据类型必须相同。 data.frame 我们可以通过data.frame()函数将相同长度的向量数据,构建一个数据框 ...
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