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

/ [2 \8 v! Y5 C% I2 _# Rindex<-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)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
0 p+ E7 F- x- P3 ?year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
! B/ \7 d/ c2 U  G9 w: N* P1 Qyear2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
year2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
7 T  j0 k9 A2 Ptt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
- [  l4 z+ I; [) p9 @: @tt
" F* _4 M% T( ?, E: [
save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
load("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
, T; y* A& j) b% Z7 Xrownames(matrix1_1)=tt[,1]
save(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
基础知识：
7 n- @0 q. W  ^7 B2 s1.为对象赋值
7 ^% E4 [9 l% `- ^3 U/ Z
5 J9 i& G2 G0 {2 b
2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
2 q/ c' Y9 Z% o! Y5 Q( I查看
9 a8 S' S$ \) S0 w0 k
/ r, J: p8 V! |1 d0 s在线安装所需包
* W- G3 D# \0 ?( e
6 I" _" e6 D. `. k4 S5 y一次安装多个包
2 b: X. x; V7 b: ]; N- ]  U+ d
3 K. a5 {! C( K2 C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
4 ^2 [" N- {5 Q+ r8 _, }5 [（1）用C函数产生向量
7 p0 z- B9 M1 j6 s* |+ P例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
6 \# m# Y' Z6 ]0 d1 p& o
! p& c1 Y. K6 m3 n（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
, O) V# g2 v& r" e% w- Z/ o, L例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
) {1 R4 {; U! T8 d3 N6 Vtable

（3）将向量形式的数据转组织成矩阵

（4）在R中录入数据并组织成矩阵

4 l: t/ ]9 E& W
4 N( K- s$ e$ [/ [" y, n5 @6 ~5. 读取R数据
9 N+ `2 \3 t* N( wload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
$ g  P2 ^3 R( F0 D' }" P* M4 ^读取包含标题的csv文件
read.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)
. D0 k7 {5 D4 Q* U导入Excel数据
7 V2 ^% N, Z* Z, O9 Y/ y, a0 Z
( U( I& ]  E. c, v6 h
导入spss数据

6.保存数据
7 s0 H7 Q* ]" w; j/ W1 iR格式
8 U: r+ u7 S( p3 F; M# Nsave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
8 Q% s# l* ^& R" [" D& scsv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
$ j& Z2 A5 n4 Q6 _1 j' C全部
table
* q2 z, \6 F. f前几行
head(table)
4 N" d$ [" M4 a  T$ K) D5 i最后几行
tail(table)
8.数据排序
5 T$ p7 q! s3 b# a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),]
( Z' _, e) V3 q$ F& h或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]



变量重命名：
library(reshape)
$ s- [3 d: v9 x, L  }3 nrename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
缺失值的处理：
检测：x<-c(2,4,6,NA)
is.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
y<-sum(x,na.rm=TRUE)
, H  e9 _$ e. G4 D) [
+ H2 B* L- ~' f" p