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
' ~+ M& o4 E: e* g) Z9 ?. Q) g
. @$ u: H& A+ Kindex<-c("低收入户","中等偏下户","中等收入户","中等偏上户","高收入户")
) _3 s0 k+ E3 M* i2 jyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
& u" n- J. H* Y- r# M! Z& [9 \year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
year2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
3 z( ^6 ~. h- |$ {4 {0 mtt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
tt

" C% d! v1 A8 t) K" k9 lsave(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])
* @  \) k8 P7 i, J# X. Wrownames(matrix1_1)=tt[,1]
* H8 p5 C0 z' hsave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
基础知识：
: P% G+ D, v5 R' {, g. B! T6 C1.为对象赋值
2 Z" d8 ]* C4 Y' Y( i$ w4 J* E
& ^7 q- P* `; ~0 T- q
2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
( ]8 ?7 v, W7 n/ y3 B* @! q查看
3 J8 E& w2 E* {, c8 Q+ T
在线安装所需包

2 W, k# c; g( K1 J4 {( m一次安装多个包

, i6 {8 ?9 c6 V. k, U) z* r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
3 v! x6 }4 M+ Q8 g* B' ]- Z例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
; Y( }- p: n( T1 Q( K
（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
table
& o+ F# l0 u- T8 K0 P/ V
: ?# @! h- q; [3 I0 E% t（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
3 N2 _. m. K9 o( v2 Q! i
（4）在R中录入数据并组织成矩阵
) M5 A# K, \" g, F' G& d  E& @6 ?

5. 读取R数据
" C  B+ b" k& y  q( c& `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”)
  z* E3 ?) u8 D: L读取不包含标题的csv文件
% H2 P3 t! J! Aread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
! J8 y3 q+ Y( [: P$ H5 |导入Excel数据


5 M% w" f, W$ C- u5 d2 d( e7 d导入spss数据

6.保存数据
5 {( `8 |4 D& N: f9 FR格式
0 Y; c; f6 ~- j' B# [9 ]2 asave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
csv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
/ [0 B1 O* a8 S, T8 stable
. o/ R0 `/ @1 I- S7 y7 G) v前几行
head(table)
+ r: g2 u3 i; r1 `" D! w. e: G2 L最后几行
tail(table)
  y2 G; I; b" D2 D/ D8.数据排序
- u* x6 |! t, p6 v" P  b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$地区生产总值),decreasing=TRUE]
* F5 T2 G  ?: i' A: r1 A- k: h
! A2 v  R8 p0 a- O8 }- V$ @4 w
  V+ k4 `, F. {
变量重命名：
library(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
; \0 D, ~9 @- P( |5 X缺失值的处理：
) m6 S: [- O4 z  q; v; b检测：x<-c(2,4,6,NA)
is.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
3 B" T7 x8 K. o( v3 m$ t' \sum(x)
y<-sum(x,na.rm=TRUE)

6 \9 H: x% W. E" Z; C) O