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

& \( }0 o' L% z0 j1 F6 e) {# y( aindex<-c("低收入户","中等偏下户","中等收入户","中等偏上户","高收入户")
year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
2 r7 R, E* c  f. c& V+ f3 uyear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
$ }& E8 u4 N' W2 Fyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
, @4 B1 A6 O, }  |6 L4 dyear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
3 Q1 ^- x. |9 ?6 htt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
tt

save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
( ~, g9 h3 \! O' l' n9 \; Zload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
( [6 _6 r6 o+ O. c8 tsave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
基础知识：
1.为对象赋值
3 B2 Q6 X! R6 o8 N3 u: t

7 s9 `5 o3 ^4 F  [/ f2.对对象X进行各种计算和绘图

( {8 `% d8 x' q1 f1 R* {" z3.R包的安装和加载
查看

+ R+ D( G6 k. Z7 a在线安装所需包

& X: }8 j  }+ J, c, w2 t一次安装多个包

7 j% Z+ K- O2 g/ L, S9 W要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
0 H. J1 B, a8 E- [4.在R中录入数据
$ V2 W' r) ?& y( K# k) a7 ^（1）用C函数产生向量
# a, D+ f2 B0 Q$ y$ M) B2 S例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)

/ E9 U* E8 V* H$ }) Z! 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，···)
5 k2 v/ h+ u- {! Z8 Atable
# h" }1 d5 i( }# y: p2 n
0 x( v8 G: ~/ x! F8 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


0 A  c! z* A7 v% S5. 读取R数据
% V% ~8 Z; S  j6 m; d9 }2 Aload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
3 W( A6 c* E9 h, F) \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
" C) C  Y3 L' fread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
导入Excel数据
3 J, t  u( \0 Q) i9 E. ?

/ A( D3 u5 l3 Q: T2 v导入spss数据

* a8 `" x" Z0 Y, D6.保存数据
( g. P4 W7 p% X  g! q) P! r; XR格式
' ~1 s; i4 H9 P6 d+ ]save(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
3 ~# b( o9 s: R; Q# {table
前几行
head(table)
5 G* f. K$ b) A最后几行
tail(table)
0 E5 l. J. n+ \9 J8.数据排序
4 k& {" v, O  B& V+ d( {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),]
  v: T1 ]$ Z3 G或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]


( c8 ~) B) z2 v# B, U
! _  \& P1 |% {变量重命名：
library(reshape)
2 m( V. j  P" l3 [# t) nrename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
缺失值的处理：
检测：x<-c(2,4,6,NA)
- D$ p% H  T; ]* `is.na(x)
9 g8 G$ D4 _+ @% p. Z' {4 U$ J排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
y<-sum(x,na.rm=TRUE)