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R对象的基本类型
R对象的属性
R的数据结构
向量
矩阵
数组
列表
因子
缺失值NA
数据框
R的数据结构总结 R语言可以进行探索性数据分析#xff0c;统计推断#xff0c;回归分析#xff0c;机器学习#xff0c;数据产品开发
R对象的基本类型
R语言对象有五…目录
R对象的基本类型
R对象的属性
R的数据结构
向量
矩阵
数组
列表
因子
缺失值NA
数据框
R的数据结构总结 R语言可以进行探索性数据分析统计推断回归分析机器学习数据产品开发
R对象的基本类型
R语言对象有五种基本类型分别是字符数值整数复数逻辑
你可能有疑问整数也好复数也好不都是数值吗为什么要分成好几种类型呢可以看这个例子 class函数用来查看某个变量的类型同样的一个数3.14.如果不加L就是数值型加上L就是整数型这个了解即可
R对象的属性
前面介绍的类型是R对象的某一种属性除了类型之外R还有名称维度比如矩阵或者数据框的几行几列长度等等属性。
R的数据结构
向量
向量用于存放一组类型相同的数据有点像C语言中的数组
向量的创建可以使用vector函数 这样就创建了一个向量长度是十个字符内容均为空字符因为我们在前面创建的时候没有初始化 也有更便捷的创建方式如 这样就生成了一个1到4的向量 这种方式虽然便捷但是只能创建等差的数据
创建向量还可以使用c函数比如 这样就创建了这样一个向量 使用c函数创建向量的好处在于可以随意地输入我们想要的内容
可以看见使用c函数和直接1:4创建的向量一个是数值型一个是整数型不比在意这个差异这个差异并不会造成什么影响。
我们说向量只能用来存放一组相同类型的数据因此我们在用c函数创建向量的时候如果给了不同类型的数据比如 那么R其实并不会直接报错而是会自动把他们强制转换成相同类型的元素 可以看到这里R就自动把我们输入的三个不同类型的数据都转换成了字符类型。这种转换是隐式的。不需要我们再单独用指令去完成。实际上R语言中也有单独的强制类型转换的函数就是as.某类型比如 运行结果如图 这是因为R不知道如何把abc三个字符转换成数值型因此使用了缺失值NA来填充
R的属性还有名称因此我们可以给创建的向量中每个元素起一个名字使用的是names函数比如 运行结果如图 这代表前三个元素的名字分别为first,second,third
矩阵
矩阵有两个维度即行和列矩阵中的元素必须是相同类型的元素
矩阵也可以存放多个元素实际上可以把矩阵当做一个向量维度
创建矩阵可以使用函数matrixmatrix函数至少需要两个参数即nrow和ncol分别代表行数和列数比如 这样就创建了一个三行两列的元素由于我们并没有在创建的时候对矩阵内容进行初始化因此矩阵内容均以缺失值填充如图 我们当然也可以在创建的同时对矩阵进行赋值比如 这样就把矩阵内容初始化成了1到6默认是竖着初始化的 查看矩阵的维度其实就是行和列可以使用函数dim如图 这个函数在查看巨大的矩阵时非常的方便。
我们前面提到过矩阵其实就是向量维度根据这个思路我们只需要给某个向量一个维度信息就构成了一个矩阵比如 y是一个向量dim(y)表示y的维度信息我们主动给这个维度信息赋值为3和2表示y有三行两列运行之后结果如图 一个三行两列的矩阵就创建完成了内容填充使用的是向量y的内容
合并两个矩阵的方法
合并两个矩阵就要考虑是按行进行合并还是按列进行合并
比如现在要把图中的y和z两个矩阵拼接起来 如果是按行拼接就是这样 如果是按列拼接就是这样 前面介绍了可以给向量的每个元素起名字R当然也可以给矩阵元素的行和列都起名字使用的函数是dimnames由于对矩阵的行和列进行命名的时候需要用到列表因此具体的代码等到后面学完列表再展示
数组
数组与矩阵非常类似区别在于矩阵的维度只能是2也即行和列但是数组的维度可以大于2也可以等于2如果创建数组的时候使用的维度是2那么此时的数组和矩阵没有任何区别。
创建数组需要的是数组的维度以及初始化数组的内容创建数组使用的是函数array其中dim参数在传入的时候通常要使用c函数拼接比如 运行结果如图我们创建了一个四行六列的数组这与矩阵没有任何区别 再来看看创建的时候给dim三个维度会发生什么注意维度的乘积一定要和初始化内容的个数匹配比如我们初始化的内容给了1到24后面维度就是2*3*424。如 运行结果如图 可以看到结果是两个逗号再加一个数这个数代表的就是第三个维度然后我们可以看到有四个矩阵这表示第三个维度里面一共有四个元素每个元素都是一个两行三列的矩阵。同时注意到我们赋值给的数据1到24是先填充第三个维度的第一个元素也就是这个两行三列的矩阵然后是第三个维度的第二个元素以此类推。
R中最常用的数据结构其实是向量矩阵数据框对于数组应用的并不多了解即可。
列表
列表与矩阵的区别就是矩阵中所有元素都必须是同一类型而列表只需要每一列是同一类型即可不同列之间可以是不同类型的数据且每一列的元素个数不一定相同
创建列表使用的函数是list如图 运行结果如图发现结果有点复杂有一个东西是两个中括号引起来的还有一个东西是一个中括号引起来的。其中两个中括号引起来的表示这是列表中的第几个元素一个中括号的是列表中元素的维度情况。不管列表有多复杂他的元素个数只与逗号有关
列表中有四个元素第一个元素的内容只有一个a第二个元素的内容只有一个1 如果这样创建 列表中就有两个元素第一个元素的内容是1 2 3第二个元素的内容是a b c 再比如这样 创建的列表仍然是两个元素第一个元素的内容是一个两行两列的矩阵第二个元素的内容是一个向量。
这种由两个中括号表示的虽然也是列表的第几个元素但是看起来挺抽象的我们其实可以再创建列表的时候给列表每个元素起个名字比如 我们把第一个元素起名为a第二个元素起名为b运行结果如下 表示元素a是一个两行两列的矩阵元素b是一个向量。这样可读性就好了很多。
发现没其实可以把列表理解成一个进阶版的向量他并不是一个高维的数据结构而是一个一维的但是他的每个元素的类型可以是任意维度的比如向量矩阵数据框。
现在来填一下对矩阵的行和列进行命名的坑对矩阵或者数组的行和列进行命名的函数是dimnames如图 首先创建了一个列表这个列表有两个元素第一个元素是一个向量内容是a b c第二个元素也是一个向量内容是d e而对一个矩阵的行和列进行命名也就是需要这么两个向量。运行结果如图 因子
因子是用来处理分类数据的分类数据分为有序的和无序的。比如年级有大一大二大三这就是有序的再比如性别有男有女他们无法比较大小这就是无序的。可以把因子理解成整数型向量标签比如可以让1代表男性2代表女性。但是因子肯定要优于整数向量因为因子的可读性较好这就好比C语言中的宏或者枚举类型的好处。如果我们直接写成1,2可能过一段时间就忘记了这个1和2代表什么但是如果我们写成因子类型就可以一眼看出描述的是什么意思。因子这种数据结构是在以后做线性或非线性模型中经常要用到的。
因子类型的创建 如图因子类型的创建使用的是factor函数运行之后发现结果是一行向量再加一个levels表示当前的因子包含两个水平分别是female和malelevels是因子的特有属性。
如果我们在factor函数里面加入第二个参数levels如图 发现运行结果如图 和不加入levels参数的区别就是levels的位置先后
如果我们想要对当前的因子有一个整体的认识可以使用table函数 运行结果表示当前因子中有三个male两个female。
我们说levels是因子独有的属性我们其实也可以对因子进行去属性借助的函数是unclass函数如图 运行结果发现现在这个因子的元素变成了1 1 2 1 2实际上就是1代表male2代表female
缺失值NA
在R中缺失值有两种表示形式一种是NA一种是NaN其中NaN属于NA一般NaN用于表示数字的缺失值而NA的表示类型更广。如果要判断一个向量中是否存在缺失值可以使用is.na()函数或者is.nan函数返回值是TRUE或者FALSE如图 运行结果如图 我们发现is.nan的结果居然全都是FALSE这也印证了NA不属于NAN如果我们对上面的a向量做一些改变把缺失值写成NaN 此时的运行结果为 这就说明了NaN是属于NA的而NA不属于NaN。
数据框
数据框通常用来存放表格数据每一列的元素必须相同不同列的元素可以不同。实际上数据框就是一种特殊的列表数据框的每一列都是这个列表的一个元素且因为数据框的每一列长度相同所以这个列表的所有元素都是一个个长度相同的向量。这些向量的包含元素的类型不必相等。且这些向量包含元素的个数也就是每一列的长度
换句话说数据框是一种每个元素都是相同长度向量的列表。
创建数据框使用的是函数data.frame这个函数的参数就是每一列的内容我们可以在创建的同时对每一列进行命名如图 运行结果为 顺便提一下如果不在创建数据框的同时进行命名也是没有语法错误的只不过创建出来的数据框是这样的 非常的难看因此强烈建议再创建数据框的同时对每一列进行命名。
R的数据结构总结
R的对象类型有五种分别是字符型数值型整数型复数型逻辑型
常用的数据结构有向量矩阵数组列表因子数据框。其中后面几种数据结构都是基于向量的比如向量两个维度就构成了矩阵加两个以上的维度就构成了数组不同类型的向量可以构成列表如果这些含有不同元素类型的向量的长度均相同就构成了数据框整数型向量加标签就是因子。
创建各种数据结构使用的函数
创建向量1.vector函数 2.使用冒号 3.使用c函数
创建矩阵matrix函数
创建列表list函数
创建因子factor函数
创建数据框data.frame函数
