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
: n( [/ g, ~; ]; q: x
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+ X4 j# ]( xyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
# \# H% {9 [3 s' y# o: Uyear2012<-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)
tt
% h& E* }  R* D, i& N
  j) B  C/ R3 ^. dsave(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
9 e- A0 H2 p( r/ D. c6 x9 Cload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
+ X" F* n' ?! {" F. @/ i: Wsave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
& V9 Q" {1 j7 Z/ K$ ^$ O3 y基础知识：
1.为对象赋值
; U, Z, e7 U5 C, d

" j, x9 s+ e: W( {& R: y- x9 `2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
) K: \0 K. R9 c! g) |查看

) z* b( g: E: _: [3 Z2 E) t1 m在线安装所需包
. `  h6 s7 n& \' n
一次安装多个包

6 Z8 T, y) R$ }# _/ I4 {要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
; b) Z$ J' I- a: D4.在R中录入数据
& T5 C  m: F( R+ m$ k9 t（1）用C函数产生向量
1 P0 u" c3 M. u* ?* G9 A4 \例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
8 `$ z. }5 C8 P7 c9 `
) P  C% r' n! z+ S1 ]（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
1 J( f8 ^  ?2 J  e' O' i例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
( E% h) U" q1 ftable

7 h- N1 U$ N; @0 _- N. r& g+ K（3）将向量形式的数据转组织成矩阵

, ]# X% g+ [0 Q" d! U8 H- |; c（4）在R中录入数据并组织成矩阵
  x5 _, ~; ?8 ]# z5 q( t' V
: B1 m# C# G6 l3 w9 {9 R* o) l
. ^# `8 q$ H5 V6 Q% o5. 读取R数据
. {  q1 S. X" J* X& k3 X& E! Yload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
. l6 k% S( J7 E) p+ {  E3 q读取包含标题的csv文件
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
2 a. M- q( b  j: v0 L* R读取不包含标题的csv文件
8 s: _9 _! }& a& C: zread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
导入Excel数据
5 T+ k7 H9 C6 A, e0 s6 w& x

1 D6 X, n' J2 L0 N$ ?导入spss数据
9 d$ [" K( c8 D
6.保存数据
' [% o9 Z  z, NR格式
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
( h% N) J7 A+ C& `) J5 ^7 R; [csv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
: E+ R: Z( E6 \. Etable
# F& H, h/ ^: d' G0 q前几行
head(table)
9 h% Q; ^% \/ H9 F9 A& y最后几行
tail(table)
7 P2 t: D) n' {- D! H8.数据排序
3 `2 c- K' u5 n1 }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]
3 I; X! m9 u1 c- {
4 Q. j. x- {& y

变量重命名：
9 \/ i- ]* v4 `+ o& [0 Dlibrary(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
缺失值的处理：
+ s" n5 @5 n. P8 `% Q9 n9 o: e' \1 f1 u检测：x<-c(2,4,6,NA)
, W; \, u( s; \. Pis.na(x)
  J9 {- M5 H1 J, M1 J排除：x<-c(2,4,6,NA)
) @0 j& |6 ^) s; t, z# v5 \sum(x)
# I! f- v8 [- f) y/ P( `3 ]  @y<-sum(x,na.rm=TRUE)
7 G6 S! V8 h7 C4 @, a