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創建矩陣的。。。

元組array(與矩陣相比，可以不止兩個維度）

創建向量的。。。

向量 類型轉換

對象屬性哈

數據類型哈

head(x,n)? #輸出數據的前n行 ? tail(x) #輸出數據的最后6行 ??

summary(x)? #對x的數據總體分析? str(x)? #對x的數據進行總結

table(x)? #表格輸出 ?? table(x,useNA="ifany")? #表格輸出x，統計缺失值

table(x,y)? #生成關系x,y的二維表格

any(is.na(x)) #x中有缺失值返回TRUE，否則返回FALSE

x<-xtabs(Freq~Class + Age,data = titanic)? #生成交叉表

print(object.size(airquality),units="kb")? #將大小轉換為Kb

排序

sort(x$v2) ? #將v2這列元素升序排

sort(x$v2,decreasing = TRUE)? #將v2這列元素降序排

order()# 返回排序數據對應的標號，并且可以設置多個參數排序

split

• 根據因子或因子列表將向量或其他對象分組

• 通常與lapply一起使用

• split(向量/列表/數據框，因子/因子列表)

head(airquality)? #調用R庫中本身自帶的空氣質量

s<- split(airquality,airquality$Month)? #以月份分割數據

table(airquality$Month) ? #輸出統計表格

sapply(s,function(x),colMeans([,c("Ozone","Wind"))],na.rm=TRUE))?

輸出指定列的均值，#na.rm = TRUE自動去除缺失值

tapply(向量，因子/因子列表,函數/函數名)

f <- gl(3,5)? #設置因子，水平為3，每個水平有5個數據

tapply(x,f,mean,simplify=FALSE)? #函數默認為TRUE—向量，FALSE—列表

mapply(函數/函數名,數據,函數相關的參數)

mapply(rep,1:4,4:1)? #輸出4個1、3個2......1個4.

s <- function(n,mean,std){?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? rnorm(n,mean,std)

} ? ? ? ? ? ?? #創建從正態分布中抽取n個元素的函數

s(4,0,1)? #在均值為0標準差為1的正態分布中抽取4個數據

apply:apply(數組，維度，函數/函數名)

x <- matrix(1:16,4,4)

apply(x,2,mean) ? #求x矩陣列的均值

apply(x,1,mean)?? #求x矩陣行的均值

rowSums(x)??? #求矩陣x各行的總和

colSums(x)???? #求矩陣x各列的總和

x<-matrix(rnorm(100),10,10) #rnorm從正態分布總體里隨機抽取100數

apply(x,1,quantile,probs=c(0.25,0.75))? #quntile百分位的點

x<-array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4))

apply(x,c(1,2),mean)? #返回第一維度和第二維度所構成面的均值

colSums(x)

R語言函數lapply

• 可以循環處理列表中的每一個元素

• lapply(參數)：lapply(列表，函數/函數名，其他參數)

• 總是返回一個列表

sapply:簡化結果

• 結果列表元素長度均為1，返回向量

• 結果列表元素長度相同且大于1，返回矩陣

lapply(x,mean)?? #求列表x的平均值

lapply(x,runif )? #runif 從一個均勻分布的總體中抽取若干個數出來，默??

?????????????????????????? 認為（0，1）區間

lapply(x,runif,min=0,max=100 )?? #抽取的范圍是0-100

x <- list(a=matrix(1:6,2,3),b=matrix(4:7,2,2))

lapply(x,function(m),m[1,])#function代表一個函數，m表示傳入的參數是矩陣

?

列表的子集

——[[]] / $ /[[]] [] / [[]] [[]]

——嵌套列表/不完全匹配 （partial matching）

視頻關閉了完全匹配

向量化操作

1. 向量可以進行加減乘除等運算

2. 矩陣的運算 x %*% y? #表示x矩陣與y矩陣相乘?

   ?rep(x,n) ? #表示將x重復n次

處理缺失值

x <- c(1,NA,2,NA,3)

x[!is.na(x)] ? ?? #輸出去除缺失值后的x

complete.cases(x,y)? #x,y為兩個向量，此函數輸出結果為邏輯值，只要當對應位置的值都不為缺失值時返回TRUE，否則返回FALSE。

library(datasets) ? #加載R自帶的datasets數據集

head(airquality) ?? #查看數據集前6行????

g <- complete.cases(airquality)? #去除缺失值

airquality[g,][1:10,]? #顯示前十條記錄