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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 ; j5 Z7 g' [* @2 p$ I- @: Y3 b/ o- J
" q( j2 P- ~9 W- B) G7 A
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")% T a6 s$ K. ~0 {" g. h
year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
& w* y" R% f8 D0 A0 ryear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
0 e- n/ G# w7 D# S& r" Syear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)& ]4 Z8 l$ L$ W+ D6 O& R
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
, S- {" _) q/ r; p% Yyear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)9 b% `$ [2 r1 ?! S# p1 p
tt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)& C! Y! b {; U0 R" b X4 G6 K/ c
tt2 f9 k3 P h! ^- ~
- _' h9 B$ Y0 i9 H' P3 u
save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
0 R6 {* d R, }: [load("F:/统计学/实验作业/tt.RData")/ r) h9 A/ d: `; ?
matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
: Z! _% V& e. z6 q' N" ~1 W+ c5 Brownames(matrix1_1)=tt[,1]
, r* d* o8 A6 Esave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")% x2 T! v! S1 i3 z* U- z8 E6 }
matrix1_15 q/ ]! _5 k6 ^
基础知识:
0 u- D. x5 T9 L! n1 }( F7 g1.为对象赋值
q- [2 r* f8 y+ x% N0 X+ j' n- e& u( {
7 T1 t" S- t6 R
2.对对象X进行各种计算和绘图' Z$ n7 u2 r# x9 _
; X, K, h! @, Q8 b- U& o# ]9 k, y; z
3.R包的安装和加载
* c7 W. K: k8 N3 M3 C查看
- l% r* u2 t' [1 |/ a" V3 Z![]()
$ K% \$ I9 Z$ K/ G在线安装所需包: {; z+ x9 m6 q1 X) X2 ~$ b: U
# c( w: \. n3 l& ~
一次安装多个包
4 R! ^4 \/ A: f( v b5 H9 {' G. C![]()
( @1 ?$ d: ~( d要使用包,需要用library()函数或者require()函数载入这个包2 l( v/ w/ ?1 z6 B4 q
4.在R中录入数据
^( I, j) j! B! ](1)用C函数产生向量
5 `/ x' ] X# y/ |% y例:names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)% ]) y$ \, Y- P" b: j
. o& o) m( y' g; B4 D$ h0 Z/ u; `
(2)将向量形式的数据组织转换成数据框模式
' m9 [& H0 f4 N4 m3 I2 q# x例:table<-data.frame(“姓名”=names,···)+ q* S% X; z" m. G4 S' N4 p% m9 Z
table
5 ~+ |- l# u/ d% ^![]()
/ m' X) O- P- |" i( g2 i(3)将向量形式的数据转组织成矩阵
V. h/ |8 V) {7 [, k![]()
6 F. W3 ~5 P( n; f. R, _' o(4)在R中录入数据并组织成矩阵
, B# u1 c; }% o) @4 O. I% t* Q/ b& v ; V7 `' a. I8 K. E/ I8 l
' Y4 c( p% C3 Q a7 N
5. 读取R数据
& D d/ P' u P1 X) Dload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)9 E$ t. b b3 G' Z! h
读取包含标题的csv文件
, K% K! b& t" h7 z$ d; @' j6 ^read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)/ p; f( [3 ~' r
读取不包含标题的csv文件
$ i u+ i) J9 u$ K! o# Q' n; H. m% pread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE): d9 u6 `+ h# l
导入Excel数据
" w9 B, m& \# c7 O, B![]()
! T( W/ f$ v: m4 U7 W8 u" E! Q; x8 f( P/ J0 \5 F6 T( L
导入spss数据- ]. O3 A, b. ?- T X. |* m( I! d
![]()
0 Z' N. @2 a1 a: p6.保存数据6 m! o0 R: v1 I |% ?8 o. J
R格式6 [ m/ u/ k0 D. p: q+ K2 J4 c
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
' r7 k# V1 V7 y' R" y% `) P% icsv格式
5 P6 P" h" Y8 \& a" w4 m% p+ W, ewrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
- w# @' w) K$ H. T7.查看数据$ e! n9 M' \! _8 S. V' y$ V
全部
/ V6 Q5 s% X5 m# ?" {table
: X- m% W) N& ]1 o) l9 {! g# D1 N前几行
5 [, z+ P- E) f% Rhead(table)% C( p* Q$ P9 V( }/ H4 Y4 A
最后几行
7 p, K/ s( ]7 e& |tail(table)* u l2 W3 V: X4 F
8.数据排序2 D$ P6 c* R8 f7 N3 K D# Q
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 j9 p c& w/ A" A, P6 U' G或者:newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
3 X' N/ V$ |/ Y![]()
, L& q8 Y4 c% [, Y Y; j9 a
9 A6 l: z" A( D![]()
; A! t/ F6 D5 z1 [; G* U变量重命名:
; k' O% G4 {6 f/ c, Blibrary(reshape)9 m5 a% [8 c9 a( w& p7 k2 ~
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))1 K& N" f* C1 X
缺失值的处理:
5 L e) Z' }/ ?! J检测:x<-c(2,4,6,NA)9 p3 w$ e4 S& x/ A
is.na(x)
6 J. D2 M% y7 c5 W4 a( f9 o4 V排除:x<-c(2,4,6,NA)1 P) w3 m! J7 R) Y2 e9 }
sum(x)
% g/ S# ?* J$ d" S& v$ k; ?) _# [y<-sum(x,na.rm=TRUE)' K- s& [0 R& W3 a
; T( P# E t4 A% w
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zan
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