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
& S: B. D2 h* U0 l2 j, j
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")
( q# U$ h5 ~$ q) g  c3 {# x( yyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
# @7 r+ W; T  F; f& h) Q) O* F% w  ?year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
: r4 ]) P/ B# R6 l6 C1 Ayear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
" k! ~6 M- }" \- k/ \tt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
tt
3 l7 ]# \( E  {
2 M# _9 M1 v4 e! j4 h# D- Gsave(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
! W& g" l& P4 H* e, d- Oload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
0 U, w: P9 k  J& x: I9 Mmatrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
save(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
3 c/ n/ d' G3 e5 d5 B) {" L; m1 ymatrix1_1
. T2 E2 i, Q2 U7 r/ N) _基础知识：
5 l/ V/ C2 ~1 [2 _6 j" `' X1.为对象赋值

/ T5 A' v4 x2 b0 ~
2.对对象X进行各种计算和绘图
; {! B) A+ \3 s! ~' B6 L8 `5 q2 T& {1 ~
) s  A" _& \, z' c3.R包的安装和加载
0 V+ X# ]& N* o* Z- V! S) ]3 P查看

在线安装所需包
% w/ o! R6 J+ ~
  o+ v( H2 H  _5 _6 L% [一次安装多个包
# o; a6 a6 L( o! \9 p
要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
7 R9 i$ ~) q$ ~- y8 U4 b7 Q4.在R中录入数据
（1）用C函数产生向量
1 ]  t8 B( M5 F. |& w2 ^6 ^例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
" F, |) o. ^# n1 M. H6 _1 c
（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
. t, D" M2 ]* `4 U/ P& M例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
) p: ^% r) T/ W6 ~table

+ {+ a! \& e) o4 A（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 p2 N6 t. ]1 `+ ~! a7 O+ z* ]
) K+ _" c3 g$ }9 L* p7 A5. 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
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
& h9 G: o' Z$ D* k; @0 F导入Excel数据
8 K, o& N; c4 y; f$ F

9 @( X6 ]7 k" X( a9 S. m; p导入spss数据
9 ~# z- w* N# a0 M, v: {# B$ H
: r7 `+ h; e# |. |0 I+ I7 S6.保存数据
R格式
# s, Y: ]/ T7 lsave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
' K+ h' W6 B; e' b$ n* h! P) dcsv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
& |3 ^9 [1 \; z5 x5 q7.查看数据
全部
' m: p' h- ?: ]1 V3 y. }table
  D* Z( n5 ^' x0 {0 {. r. ^! S前几行
head(table)
- M  H( e" T- i6 ~9 C最后几行
tail(table)
- f, i! v; L8 @4 i" w' u+ H8.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),]
或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
7 C: U5 t* L) T

! z* e  z4 Y2 f& T0 ~, n! _0 p
变量重命名：
9 D, ~7 T0 K6 \/ ^8 C2 ?4 flibrary(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
9 |* `0 F! K" |% Y1 E1 _缺失值的处理：
: M( x3 C$ f% R+ P检测：x<-c(2,4,6,NA)
3 c& e$ [5 S" V) A4 ais.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
" ]3 R* e8 y$ }4 G( By<-sum(x,na.rm=TRUE)
$ Q! d; n# T3 Y- h- O0 o' I$ k