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
8 \1 k2 J& S! }# s9 F( G
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")
  V5 ?5 s4 J7 ~0 Z& nyear2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
% u2 ]% z) v0 W9 h3 T% S1 q" Hyear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
/ u3 y- f# Z" {8 A# Eyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
4 J+ M, N* d' ?. f5 I' C& _year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
year2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
+ Z! U, O7 h& B3 ~$ d2 U/ Wtt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
tt

0 r% a4 Z9 O6 @1 M* q0 qsave(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])
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
save(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

/ x5 J. [8 O9 d' p& H. {' \
% z3 q; _3 H# l) N+ I2.对对象X进行各种计算和绘图
( T' C( L! q* u% X# i6 O! S8 t
3.R包的安装和加载
2 P4 D! U; u& X, N8 C& U" ^1 ~查看
$ X8 n( }# R0 S3 k9 N( Q
' B! m5 H7 p7 Y2 W5 n. B在线安装所需包

一次安装多个包
, ^  m6 F$ p, |$ `# N9 h: N
8 T0 t/ @7 L5 K' u  }要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
1 Z: C3 j5 y' g2 F4.在R中录入数据
（1）用C函数产生向量
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
* N9 [+ J+ M1 n" b3 ^& h+ ^# N例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
8 i1 U+ d  j  `table

（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
. w) L/ B* \' s8 D/ A% W9 u
, e5 L3 ]+ o; R; o* g（4）在R中录入数据并组织成矩阵
& r1 A7 D! X# F, k5 L" L. O
1 ]8 C4 `" Q1 Y( r( V" v! |
- _) y- z' y: t4 X& Q9 j5. 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
# `/ B7 e% l" @  M9 Q9 H+ Zread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
9 T. a& L2 v! ^6 O读取不包含标题的csv文件
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
; a8 U! C! D8 B( W. @导入Excel数据
/ g6 P% I3 W6 z* K7 \

  ]: S% i" s2 V! ?* p导入spss数据
) p# v' ?3 L$ V! Z) u. k
6.保存数据
R格式
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
- v# u& q$ u7 N; |csv格式
6 A6 r7 C4 B7 ywrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
8 X. N0 h7 B1 M% M6 f" N9 M全部
table
前几行
head(table)
最后几行
tail(table)
8.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 }  g7 y& ]5 _2 n5 d$ D' H# U

变量重命名：
2 M5 X7 a% f+ _+ h9 ?3 J; r, Vlibrary(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)
5 f8 |- C1 K& r7 G$ G4 M& y6 d+ H排除：x<-c(2,4,6,NA)
* C' A% D0 c6 O$ [+ u- }% ^sum(x)
/ y1 v# x1 D5 `/ w4 C1 Ey<-sum(x,na.rm=TRUE)
* Z9 Z! ]  W& H. ^( e# G, ?/ q5 v& y