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")
/ }* z+ g* i! `# K: Vyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
$ x8 K" s& g- L: h' \year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
  B" h0 N; k. T1 ^year2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
tt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
4 i" C7 @: `/ B5 ltt

save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
load("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
2 e/ B; \: U3 b$ x8 m  ?, umatrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
, Y8 r( r& J: ^! T+ O! {: fsave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
基础知识：
1.为对象赋值


2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
查看
# ~- \+ M5 ~, `; H: B  Q' |9 r6 m
0 W+ T5 t% F/ \, q6 [  y8 A) e在线安装所需包
2 R0 j7 E6 m+ ^$ @+ Y6 D, \
5 m3 p) j7 x5 v一次安装多个包
& M0 M' g  V2 N7 r# e
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
/ m0 |" C, Q2 W1 [4 V6 k: F- }5 O（1）用C函数产生向量
例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
/ \% M1 P& |9 C. g- N/ v
（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
! H2 D. }, c1 D& [例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
table

（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
2 x& D+ n4 a* H) r1 x0 Q
（4）在R中录入数据并组织成矩阵
5 I9 Z; ^+ F+ e4 G# [2 S6 w

5. 读取R数据
1 A" {( p6 U8 a8 D3 Fload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
读取包含标题的csv文件
2 x0 _0 _  q7 Kread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
5 T+ X- E4 b* J5 }2 O$ M/ ]: j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

4 J; F0 n1 Z" a/ u( h
+ m; g  |4 }$ s2 V+ D* j4 ?: Z导入spss数据

2 j7 v' M2 U( Q, x6.保存数据
R格式
/ t/ h8 t& B0 z9 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
全部
1 V+ i: m. I+ ltable
; p( }7 w: G+ |1 k/ E前几行
* L9 a2 u/ Y6 B8 n. s4 Chead(table)
最后几行
, T& l' y0 L! I3 O. n- |. E) `, c. Htail(table)
8.数据排序
1 p6 Z+ G9 X/ E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),]
或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
" ~* k! g* l2 j+ l  ^8 x
8 r# f- |8 J9 I! u1 Q0 f

变量重命名：
) f# s6 c# x; K5 Y1 E: ?  jlibrary(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
缺失值的处理：
检测：x<-c(2,4,6,NA)
- Y% l) @: `$ W% Fis.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
2 I- O. e$ F% w1 j. D, c* D- Esum(x)
y<-sum(x,na.rm=TRUE)