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
# k4 \3 X  i5 i) z0 B& D) M5 G
" x% q# v4 o4 |, G# \4 e. iindex<-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)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
% T* R; C8 a1 ^5 p0 X+ e- nyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
2 ?" m# ?& D% e/ `5 Gyear2012<-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)
tt

save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
load("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
( U9 L- e9 |2 w+ V: ]: n" p+ _matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
rownames(matrix1_1)=tt[,1]
2 o8 h8 t' ^0 q! r( psave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
matrix1_1
0 G- Z9 t. |3 R/ x4 V8 a5 M基础知识：
1.为对象赋值

% G8 u- b( m5 K' j; W
! G* @4 J9 j* J2 M2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
6 I! P$ [# _( o* c5 h查看
) g, v* o9 K; ?: r
在线安装所需包
1 Y6 r( r( _, ?* ]$ Z" B
一次安装多个包
" ?: ^# R7 _' I6 K8 c
7 X8 p( v& H% j; f" n3 e& n7 g: t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
2 ~& R* ?4 m3 v: h5 I9 x+ A例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
+ K3 U$ a- s1 d& E. w5 t
（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，···)
$ ?6 m5 @3 V) f4 Q2 z9 i. ytable
! {+ n1 o" T' [% d5 z
. V) I- V2 ?- r2 e（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
5 L- m" i/ y5 e- H. z4 e5 G  h
# J; L5 L8 B4 [  \（4）在R中录入数据并组织成矩阵
& `0 D/ k0 |8 r/ M) _% v6 V0 f

  g. z4 n; j7 d/ w! }& R; g5. 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
) W, _1 ~; o7 g! W" h3 Aread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
7 W0 {  r4 ?. a读取不包含标题的csv文件
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
/ K5 @: j$ ?% y$ @( f8 s* g% K导入Excel数据

  E' {; F# {3 C' D# K, ]' Y+ p
* I" _4 w0 [" _- T* v, r8 v导入spss数据

: g- n8 T- q3 j/ H' B- Y" F" G6.保存数据
1 \( E9 g  F, @5 @* h; RR格式
1 Z0 f) O- W; c4 N+ b9 R8 qsave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
- q9 T3 d  P  @csv格式
! B; ?* z3 G' H! a& Gwrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
  j: J6 ^/ R5 h- D! B2 M0 S3 J7.查看数据
; z7 n' t" a  {: i全部
table
! S7 m1 i$ e, n前几行
: U$ f: h- u7 d9 j% [head(table)
/ i' R* c4 S7 @! o' K9 ^/ f最后几行
tail(table)
/ ^1 P8 W* d' d- S; i* u* D4 H) j; [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]

& g. T0 m9 F* p4 u+ a3 l
7 O: |. p, V$ c6 J6 I' R# v# p# ~
- S* H6 S$ T$ i% L5 ^变量重命名：
/ K4 e9 Z7 A) D( u/ |library(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
5 H- [% D; M# T: i) c! I, `- G缺失值的处理：
: R" U: R0 X& @) w% a/ ~检测：x<-c(2,4,6,NA)
is.na(x)
+ x' V! M, x' p- a0 ?排除：x<-c(2,4,6,NA)
9 y: p: d5 ~' n# L  O- wsum(x)
y<-sum(x,na.rm=TRUE)
4 P) p* m: ]( r7 e  }9 A