R语言录入数据保存格式转换矩阵

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R语言录入数据保存格式转换矩阵

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")
year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
! B' R! S+ `( h' j% @( Wyear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
+ B+ O% d& [1 J' j+ }; R" Oyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
0 t  f$ [: ~: W" k" V) [4 y5 X2 f5 dyear2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
# R" r; t. r  `* Gyear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
& N; [% d/ [5 Y% Dtt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
5 A5 l# [  \" O+ P7 jtt
" C9 T. K5 H+ _  h! P" W
save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
load("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
4 x$ a" H- h7 X! q- s" I- wmatrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
0 c1 y% d3 J+ h+ u4 s/ v) Drownames(matrix1_1)=tt[,1]
save(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
) V( C7 N8 _7 s% W, V" Imatrix1_1
基础知识：
8 l% k9 p- Y$ o  x& t. i1.为对象赋值


2.对对象X进行各种计算和绘图
# N0 W) P" r5 b% Y, L
9 v/ F/ R: Q! C+ w' Z: x8 e0 r6 C4 m3.R包的安装和加载
查看

在线安装所需包

一次安装多个包
# ?5 K% }* ?. U# s+ J( ~
要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
4.在R中录入数据
（1）用C函数产生向量
6 U( A' F3 c+ @' r' _' B. A, q例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
, h; W# r# i( M4 l
: |+ V7 b- J3 ^0 H（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
) X$ w3 j9 a2 ?3 i8 s- Ttable

（3）将向量形式的数据转组织成矩阵

! h. T/ S5 v9 R+ M（4）在R中录入数据并组织成矩阵

! n1 D- R1 s3 c
5 f; u0 R, z  l5 C5. 读取R数据
load(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
读取包含标题的csv文件
5 {6 U# D- i0 cread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
读取不包含标题的csv文件
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
导入Excel数据
1 }# K. n0 ~: k! S; L

导入spss数据
3 `; N# N" e& ?6 x0 \
0 k& ?6 w0 b/ }& k, Q6.保存数据
R格式
, M& W$ [; Q6 e+ ^: C" E5 V; h. vsave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
csv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
) c8 D$ k# {* V: A+ G全部
' S3 h' o$ z4 Itable
前几行
head(table)
: U, D# L' v0 R3 a最后几行
tail(table)
7 |; k, c0 d) f* B% O. c5 [8.数据排序
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),]
4 {. p$ o; s* Y, E或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]

9 e- q8 Q6 R8 w: U3 x/ L
7 b/ v- U9 I' c( A& g3 {
变量重命名：
library(reshape)
8 _6 Y1 X7 d7 Y4 irename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
0 K. N$ L! n" Z% k% a- _缺失值的处理：
2 a4 E. |- h( n7 S检测：x<-c(2,4,6,NA)
is.na(x)
- A9 Z1 l0 E& n: P( R+ s排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
$ }0 [- L2 @+ y0 J. U6 t) y5 Fy<-sum(x,na.rm=TRUE)
0 ]/ k' n+ O. B