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TA的每日心情 | 开心 2023-7-31 10:17 |
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签到天数: 198 天 [LV.7]常住居民III
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R语言录入数据保存格式转换矩阵 % J! f+ G6 b3 j6 y" \
5 Z! X& f% X# v5 v/ J% s6 f7 @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")) W8 n% V2 ~4 l/ `) n0 P' E5 ~
year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
5 a, [+ A/ s' cyear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
" |' }5 Z, O; c: iyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
3 J" T$ \% h& b7 uyear2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
6 [$ a' h9 F2 q* t! Tyear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009), _7 h- l" ]% t8 z5 W( J
tt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)1 ~2 B* e1 _" H8 Y2 M1 I$ L: V! e
tt
+ O f7 ~* X6 q' {$ }( g
6 c# U8 x, E- Wsave(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")' H/ [/ d, W2 O& l+ [) X
load("F:/统计学/实验作业/tt.RData")/ }; j7 q$ r0 Y; Z' Z9 {
matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
- z9 x/ T4 Q; A( srownames(matrix1_1)=tt[,1]
, @9 }) _% _; K! _. j" Ssave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
( `& h% |3 t' {8 |matrix1_1
% F3 ^- l/ J0 Z; `9 n% \基础知识:2 H$ v& F9 h3 u$ P
1.为对象赋值" {% x3 [2 g0 c
* e% F0 _$ P0 y3 i& v. N
![]()
D/ a! {, t `" F2.对对象X进行各种计算和绘图) I5 s$ L, o6 O9 r5 l
2 u3 R' \, E- H4 s! [ F
3.R包的安装和加载* b% j2 v! u. i( }) C# i, y. y; u. D6 r
查看5 h4 _$ G+ v5 z( S
4 W; ~4 `( B1 L3 U: d
在线安装所需包% f+ a1 k( z- t& {' r) }; N
# n3 N$ G1 \+ F! b
一次安装多个包
# [6 K& z5 y b- m % t- X& w5 q) ~. h- f! Q+ ~
要使用包,需要用library()函数或者require()函数载入这个包
$ a) U0 ] A# W) s4.在R中录入数据
$ O; V* g* B% _9 l6 _( O+ r. [(1)用C函数产生向量
s d- e6 ]' y* C例:names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
, ?: S, x, f4 F# x4 q![]()
) X" b7 [7 v4 Z# @(2)将向量形式的数据组织转换成数据框模式
+ m8 a3 ?2 \6 G {例:table<-data.frame(“姓名”=names,···)% t" D& G8 h) p
table
; q9 I# L7 s; j7 w 2 X8 i! y$ @! Y" `
(3)将向量形式的数据转组织成矩阵; s5 {! t* }, m+ H0 f7 h! d
![]()
6 f; N, d4 S5 A" J(4)在R中录入数据并组织成矩阵# ]. x8 y6 X3 L
' J$ ]2 M3 ^* ?0 Q$ D
![]()
* w) o2 e( d; m( F+ q( G5. 读取R数据( ]0 b- t7 \7 U6 F2 {
load(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)' h$ K0 [' D. M: z+ i, g" W
读取包含标题的csv文件
- w3 h) i( ^1 `8 i# qread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)! ~( z* U. U/ q/ U5 F" S8 G) U% t
读取不包含标题的csv文件
1 d4 a* b! D# H6 u; Bread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE) m0 }2 G, J3 A8 z* m* L: T
导入Excel数据7 I1 T& ?: y% i7 ?! [
, S+ ^1 a3 N& G% e! k
; N3 B5 A" P r; D) N
导入spss数据
- a# p& u! t* z $ @# |5 U4 z0 \2 v [' g5 ^8 h" E
6.保存数据
' K4 [8 E/ B* A% M) Y4 }' j+ g/ pR格式
( o: R* h0 W, z0 p7 asave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
2 z- @ X N" A- {csv格式
! b3 m# f" N3 H4 u6 Jwrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
5 R2 \# \3 O- a" |+ G4 ]3 _7.查看数据
@8 ~! z2 f5 W( z; \7 B6 F# E全部
$ d) ?. V# I: F0 }# i& t4 ^/ itable" C$ f! j8 u. t8 S# w! ]/ L, c
前几行
+ t" R. ?: G/ C! `: W1 f( Z) H* Shead(table)0 X. p$ l, r" o+ U7 P
最后几行
" P9 D( e9 d6 k# c/ o) ~& N: vtail(table)
% l& r- E( F1 N8.数据排序
' O3 Q7 M! ?% g- u6 n5 x# C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),]0 d8 W& N; ?8 j: Q' f
或者:newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
' X* C; z# {1 _![]()
5 m: {, \- I* F# m% J: H& E7 i
2 E7 g( h( q. Z( {3 Z" u9 V![]()
4 l2 N# }8 ?& e. H2 y变量重命名:
( o4 ]" d* @4 v5 k1 o3 c" Zlibrary(reshape)
( x- h R. W X+ j4 ^ B; s! Urename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”)) D$ v8 w( h/ x' {
缺失值的处理:
! e( c1 l. o, R8 T7 m- Z: \1 t检测:x<-c(2,4,6,NA)
Z0 T# e$ m: b1 _9 Tis.na(x)# I) Y. U0 v! i. g: t" ^' B
排除:x<-c(2,4,6,NA)
- F* m3 e5 M3 ?/ a( b$ n) osum(x)% [3 F) f( H# B- _
y<-sum(x,na.rm=TRUE)
- Z/ H" p, W9 g: f6 s4 ?( D$ {( i0 S7 V" D
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zan
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