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标题: R语言录入数据保存格式转换矩阵 [打印本页]
作者: 1047521767    时间: 2021-10-29 12:02
标题: R语言录入数据保存格式转换矩阵
R语言录入数据保存格式转换矩阵6 q9 y5 E! }* g4 ^
% Q- o5 c8 i4 Q# w; W! I# o) C
index<-c("低收入户","中等偏下户","中等收入户","中等偏上户","高收入户")
+ T1 c7 o  F, ?) X* Qyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
8 i1 U, k: S, r. c( G9 y0 }3 yyear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
: I2 f: N" V( z$ l  D! Vyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)# y4 d0 i# ^5 u) H( U5 b
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
- i" S, t% n) Uyear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
; d" Q# d# r: |9 ytt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
+ ~, {% M8 v. a( Ctt
) y! J5 |* ^% U$ M* q1 i8 A! D+ _$ t& n+ l- F
save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
1 A: w. }) |2 t* x( Z. vload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
4 y3 ^* }  b6 r6 amatrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6]): j5 N* X9 }7 B5 q4 F  r$ a# Q
rownames(matrix1_1)=tt[,1]" f& ^+ L8 W  I; H( J9 n
save(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
% z* O! ]6 y3 s" I8 q/ B$ Q( Rmatrix1_1" @* l- H/ U1 Z# M/ g
基础知识：
) n: ~2 C, T6 {/ R" Z0 b1.为对象赋值1 _. f. l& I) i) c6 j

5 A4 z- n; V1 [0 I1 g/ i1 U8 k  r3 l
% x$ N2 V& x1 ?; W, s5 `* F2.对对象X进行各种计算和绘图
/ y! w* q7 o1 B% V3 ^, c/ H; d7 }4 K& r, k/ H" w1 b
3.R包的安装和加载
' j0 a  K. \) C) X查看0 }3 L: N! M7 g" J6 N

% M+ c1 c2 e* L% \6 `7 E在线安装所需包
% J0 ~0 s% v! U! R  f6 U4 Z0 p) b- P# r( ?
一次安装多个包, @9 x1 S6 I  d

6 g" T( L6 Q. j9 C要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包" ?+ K% n5 c0 _
4.在R中录入数据
9 d& W4 P/ o% m* z7 s) z（1）用C函数产生向量+ I: G9 J& X9 @/ {: \1 P
例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
, p" x2 `( M2 g" o8 m+ _7 [( W" E8 N
（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
( k" Z$ \- g$ o2 f( ]& p" b例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
& w* H2 L" b' x. k/ mtable& p4 m8 p7 F7 Q5 U! N

; V8 R6 R3 H8 r7 W7 w（3）将向量形式的数据转组织成矩阵% V3 Y  ?- C5 L7 @: D! Z

4 k9 W6 z3 |) }0 I# Q  B- s* u（4）在R中录入数据并组织成矩阵
% n7 C# t( f/ L- p( S9 E" Y( H" c: g( L& @, b, W$ w

* L0 q$ b6 H7 [" B5. 读取R数据1 m$ G0 l$ Y: \0 X$ V  z
load(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
; |, Z7 Q3 u! V读取包含标题的csv文件
9 t( K  G$ Z' [$ X- ?1 b5 ^9 rread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)3 v% _0 x4 ]6 e( D5 S
读取不包含标题的csv文件
, P6 ~& l$ ^; n7 f( Hread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE): S6 H7 t- F0 F# \$ x2 d- _
导入Excel数据
, v  ]/ F0 z/ z, A; s7 G- S8 u6 M# h# j7 `4 S4 i* V
# G% n  ^; u& q5 k; O
导入spss数据5 ?0 _( v6 V5 Y1 Q/ m# F+ r  K8 [) k
5 j' f6 P4 L: i, F
6.保存数据
- J3 N4 V' e, `: i5 WR格式4 N0 s$ A$ ]! @
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
, j2 f. D% Z' W: Mcsv格式
% y- c! x* s; ~  twrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)0 S8 c' u$ v. |5 b7 m* g, V
7.查看数据
- [( r. Y- C$ l/ N8 q全部2 n$ U3 Y7 ~3 e4 N4 r
table
: s$ f$ O5 J" }4 ^前几行% f! b! b; ~7 l0 L7 Y5 N& R
head(table)* i8 L) g0 w/ ?
最后几行9 ~+ }0 E; \' V7 j$ A
tail(table)2 j7 v( y" P3 g2 `0 {0 x
8.数据排序; R( U  J" n: q0 ~3 B& L
升序：newt1<-t[order(t地 区 生 产 总 值 ) , ] 降 序 ： n e w t 2 < − t [ o r d e r ( − t 地区生产总值),] 降序：newt2<-t[order(-t地区生产总值),]降序：newt2<−t[order(−t地区生产总值),]
- d  e% o9 V# r" w; a或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
+ ~' \% q5 i$ N2 c  z  w5 r# j7 m, J$ r7 S1 x8 V- Q

9 S! w6 _6 I% |% `' ~9 G! m' P6 z5 h9 x) V8 Y
变量重命名：. `0 Y' c' f' b; r
library(reshape)* k+ b8 ~2 ]* Z& P6 M
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
( |9 k+ G9 q& L; I缺失值的处理：$ D0 l) U4 ^( q. h. W1 d4 A& @2 |+ [
检测：x<-c(2,4,6,NA)
; }" j+ O* `. Q0 mis.na(x)
# d4 I7 J- K  |! L! G( M排除：x<-c(2,4,6,NA): S/ x! H( Z9 `# b2 m( b6 \* i
sum(x)2 h% V, N3 }* |( K  r( M7 g
y<-sum(x,na.rm=TRUE)
) t" F4 ^0 j6 p- D5 O, O
. N- V' V6 }  C$ S2 e



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