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
9 a6 H5 j) K, W& y& o# V" N  V& i
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")
/ q3 i/ O. @' f4 V) Z' jyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
; K7 f0 {5 ^- c5 l; Syear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
( A( E# E% `% u# k5 z8 |year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
' I" ?* w! t0 O' u2 n& C9 xyear2012<-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)
6 R7 _% U- g% ]; w: wtt

' t9 Y# [$ E7 ?. A9 n  osave(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])
1 t- y. n! ~; a9 U! G* w% W3 r0 srownames(matrix1_1)=tt[,1]
6 b; V; s* Y2 wsave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
基础知识：
& l6 z& u2 r5 ~$ {+ _3 j& ~1.为对象赋值
' S9 ^2 v& A4 S$ r4 I3 m# r3 Z

' l! s+ n% I& Q9 @+ B2.对对象X进行各种计算和绘图
  c4 U1 Q/ `* H* ?# b: Q" Z
3.R包的安装和加载
查看
& `$ N: I8 ?- f
在线安装所需包
* ?. ^8 \* L6 G& n
一次安装多个包
: `3 q; @  C- o
3 `% h9 D) s/ Q1 E4 o! P0 q7 C. \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
" i! P2 R* X% E* s（1）用C函数产生向量
例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
6 Y& w7 y9 c4 S7 z* C
9 t9 C6 U) C5 D3 G, i. L（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

7 G; y* G! T  g( j  a- i% O- W（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
0 Q$ X' `. L" U' r
（4）在R中录入数据并组织成矩阵

0 m( }$ f! f* s8 @$ }
# W( B" W* s; g. O2 X( m3 C1 h5. 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
) ?$ i7 ^* M1 G- R6 Kread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
7 Q/ f  s/ _* a- {' F* q9 x* I, ]读取不包含标题的csv文件
$ K1 h, Y  `# p3 |6 t. Y, n) H' tread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
" H6 f8 h- a, [% i, w导入Excel数据
4 l, r7 R& |) N- a9 k. ~% a

) }! ]% O$ i' |9 s5 u4 [导入spss数据
$ e& R. H; s0 C9 r% x; O3 g
6.保存数据
R格式
% p+ |& j/ {8 E5 M) {/ Isave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
csv格式
, c4 [' Z+ }- J) Q- {write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
table
前几行
head(table)
) T8 c1 V- N- ^# F# N- x最后几行
tail(table)
8 H7 s9 \$ R% D8.数据排序
! U8 z9 a* K2 |( T$ O% |% U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),]
$ z4 w, V0 S! t4 H或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
# I) s; }, P* R% n% g& v
' _+ p/ l) O& r2 ^' S0 u5 @

8 G! s" Q& N/ S6 X4 N/ w4 ]变量重命名：
# i6 i$ ~% ?3 A# n/ `# rlibrary(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
: ?: \- t, D4 \! y5 A缺失值的处理：
检测：x<-c(2,4,6,NA)
is.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
( E* x* l! \4 ~) O# |y<-sum(x,na.rm=TRUE)

! N9 T: H- v+ i