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
# b9 ^7 \" G- d, A% q  A
+ G6 Y/ ~2 c7 e- D2 F! b- p. ^0 Zindex<-c("低收入户","中等偏下户","中等收入户","中等偏上户","高收入户")
  P4 ?) w9 m! a- O. byear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
4 u9 d+ Z& H! J$ Z/ \" Syear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
4 ]0 E: E0 S* }year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
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)
+ M% y1 T) N, @tt

save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
* w1 j& z3 i6 N$ u8 n, j* Sload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
2 C) G; F$ J! O3 i2 |: e% Umatrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
+ L/ j& J" G0 s$ q5 E) K* [  |rownames(matrix1_1)=tt[,1]
9 \9 c! c9 n+ u( [$ e: T1 Msave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
7 H0 m, n& o! F! z* G- i" [- b/ ^matrix1_1
基础知识：
1.为对象赋值


! w' f- j1 I4 V& g; J0 o- ?5 t0 W2.对对象X进行各种计算和绘图
5 X" a; B( F1 h, k5 g
: e- d) Y4 ^. T8 Z, w- L" f( o3.R包的安装和加载
, G# ~5 c9 O6 `; t% x& G; i查看

- d4 m, ]( ?( ?7 I% E$ Y在线安装所需包
1 F' X" w& Q( z) x
% E( D/ A, Q" k7 z4 ]+ x4 j8 p一次安装多个包

4 j0 k% e+ T, E& I& t6 s7 H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
（1）用C函数产生向量
$ X8 ~2 b3 B# f) n例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)

（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
' ?0 ?; v. T5 \# T9 N例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
table
: _" |2 X& W: ~& G# H; {0 Q
（3）将向量形式的数据转组织成矩阵

/ G; m0 i0 U1 [, b8 s( n（4）在R中录入数据并组织成矩阵

, P0 ~' l$ R" M; |
5. 读取R数据
load(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
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
$ o# r- u8 v$ O/ E6 }" {! ?  ^* Wread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
* i' l0 A/ \, U- {+ j导入Excel数据
7 x( F( y/ N6 ]$ B
2 E5 W) _) f; L3 p3 Y! e0 s7 s
+ l" @  u: ~2 [. m1 c7 W导入spss数据

" \# u" s0 F7 r9 K, \; U6.保存数据
R格式
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
/ j" y" p2 Z! P% v% C' Z& o' gcsv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
table
前几行
' q+ ]5 v: j  h) Chead(table)
1 j% X% u- B' M; T; {4 S5 h, p2 O' r最后几行
tail(table)
& E  Q' B) |% |' J  c$ J8.数据排序
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),]
9 [. z, D7 j' V4 p3 I; {或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
8 c$ L' b; V6 j7 D8 ]; b% C
. i  B1 K5 [' Q( G1 m. R. R
1 K: ]. A/ @( X  o) f6 a& t
" A9 J0 C: L1 X4 T变量重命名：
* r; V) n2 t& |" plibrary(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)
is.na(x)
+ ~8 D  v: g3 D1 i9 O, P排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
& ^+ R  c1 ]& E2 [1 u- my<-sum(x,na.rm=TRUE)
' Q, m) I' l# H% k. k
' D8 g# E$ `, l, u9 K) c) s