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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4 C2 D' d. }: Q$ z0 D

% j$ b: I$ B- E  f  X9 ~% H5 S4 h2 \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")5 ]; ]" p5 J, A. d
year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)2 U& i) t0 k) M
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
4 y4 Z) `5 K7 J' I( Iyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
- d1 A5 c0 m" W9 B/ a. iyear2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
( s! r; x6 f2 a7 O; F+ \year2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009), K. u2 N! |5 i" H9 p; U; x
tt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)% a5 f. Q9 M; ~7 g: Y
tt+ F3 G; Z1 c6 [% \* P
; ?; x% N2 _, y5 t# H
save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
- T/ x0 |! S  k0 l) N# Q8 P7 kload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
1 p( U, M+ B3 X$ o+ t) a. ematrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])" u1 X0 o- w- y
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
" Z4 E! ?1 ^. |save(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")9 K" ~+ m# }5 J6 v; g
matrix1_1
% g- p' F1 M9 s! {基础知识：/ I2 _# u8 C% Z# v- u% m
1.为对象赋值+ i! T  O( b2 }, B

; ^2 k& d# U; Z. M1 i4 z; q5 j
5 \/ T8 j( l( S% |; m" @' z' i2.对对象X进行各种计算和绘图4 B' E, r) y6 t
- Z* q& G+ ~9 R0 H, m) i; X
3.R包的安装和加载
+ Q4 r4 _' o/ B; f1 Z8 S6 r9 D查看
' b3 R, N! O  W" g
9 J1 ?8 X! u: i/ c( [/ n  F1 |# A在线安装所需包5 e- S0 W; d# f7 ]; ^! P2 n
% E' F; x& d. @3 p; a
一次安装多个包1 y" s* {8 Q" H
0 l+ j6 c) N) L' U4 L
要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包; ~( ^# G5 }6 Y' r2 Q
4.在R中录入数据: |( f  h0 W: }, e& Y
（1）用C函数产生向量
9 P6 A" Y* M! M$ i& \例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”), H0 b, s, k# K( d

9 [9 x: }) ?  f6 j5 V  t- B（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式$ [! Z1 `6 g7 F7 A9 k3 i2 Q
例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)  L! p: F8 H+ a$ P, C
table
: N7 J, w9 @: w+ h5 A; P- @! }  U: [. J( {, E) a& R
（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
; `! y2 L$ ]8 N3 P5 o* l9 h
  K- b8 V0 S7 g# [（4）在R中录入数据并组织成矩阵9 x/ h* n4 ]( ~
) s8 t1 F+ w' v; f
! r- f% N) N5 \- I2 v# n
5. 读取R数据
2 k4 Y9 x) Y( I0 G. F* A3 b# e% fload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
) D& N+ r; I5 v+ }/ V9 s" x; @" e读取包含标题的csv文件
/ a0 j+ M. D  X9 V2 [7 b5 Bread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)3 K& ^/ \+ s  Y
读取不包含标题的csv文件
# x% U5 o" ]& b$ T) vread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
1 E1 x+ x% y, _) Z! z$ b& ~9 z导入Excel数据3 T% u( m. W/ W- Y0 r+ |; U

' x/ K1 x8 s! C) O! z0 C; t: _3 O3 D: l  z: o
导入spss数据! [; |6 a. n* z' u  m- {. I* n
/ g7 t' E; @9 E0 c9 F$ j, U
6.保存数据
( K3 f( \3 G8 d  M' eR格式% [3 v. o: b$ }& L3 A
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)7 \: |9 ]+ ^; u9 z
csv格式
* u+ y( H4 j0 X: |' C* dwrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)& m) U- f( ]3 w# Z0 s' z, h- [, k
7.查看数据" @: ^' V- Z2 k
全部
+ \$ d4 |9 l! B6 Mtable8 p1 X4 x* t& Q0 P% i% x# e: [: q
前几行) }9 H1 L, Q  O' ]
head(table)
6 o- n9 R& t( B6 w) Q' H2 {最后几行
7 n/ A+ {$ ^8 l1 [. Y$ U, A2 Rtail(table)
8 n& c5 D  ^+ X. ^0 f( h+ s8.数据排序
; T3 L/ H# O% f. h% t7 p/ c) i' ]5 i0 G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),]" G- s6 b; X, J. `8 ~2 e
或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
+ X: H/ i. Q  M* D9 [1 g) ~) j. d
1 I: b) X5 [3 @! h# m; T
- h) ]  h) e% `" w9 ?6 {! N& r8 y- E0 h+ U% L8 ^9 I
变量重命名：, ]& ~4 b, j: r) Z6 K8 Z, Z
library(reshape)" T: q2 f0 }/ H) w, F: B
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))- \% y7 m! p2 J) G7 z0 G# a
缺失值的处理：' f( Y6 B6 z' {* y" L6 m1 h% ]. G
检测：x<-c(2,4,6,NA)
. C. A' v2 s0 f& ris.na(x)
9 t, E5 G3 F' m4 o! d! e排除：x<-c(2,4,6,NA). ~! o1 s+ Z6 v5 L
sum(x)
: f, D& S! v4 _- _! Yy<-sum(x,na.rm=TRUE)
+ H7 P- S3 ~- O, N
# @( i" y" t; m



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