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

6 m) j5 n0 b  `8 G# S- z: oindex<-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)
7 e* c2 ]7 l$ _7 X6 G4 oyear2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
* \7 E! |9 M$ }$ C) `, yyear2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
year2012<-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")
) T% D( p; v+ ?" ^( ?: d2 X$ Q/ E& |matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
2 g1 ?: X2 n; g2 c, a6 ?rownames(matrix1_1)=tt[,1]
. p3 ]- ^8 g  [) L" Nsave(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
4 X# X5 `) i. D( s+ nmatrix1_1
基础知识：
1.为对象赋值
/ k, w; g( n, w% f, Q
% {. c0 w+ x$ w
2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
6 ]( q' a* U. T: m7 w! c查看

5 Y+ [- {* S% w; I7 r! H  E! K在线安装所需包

6 ?! @4 _. e  e: \一次安装多个包
6 {6 [+ E! X3 [: x
# ~# Q+ a% k( U9 a2 Y要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
9 s1 |; x4 A6 s4.在R中录入数据
, J! k7 o2 x* V  ]（1）用C函数产生向量
0 f) D( L" ]3 K) |; ~% B3 C& b9 t; U例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)
  v7 e) b# ~* r1 t8 }4 R4 r
7 p& w5 i" z8 d; ?7 J% d% A7 G（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
1 a8 `$ H( f* F% _+ W* X例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
1 u" j  E* k) Z  g& Ctable

（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
# A5 b$ m! ~5 D" o6 j! e7 U. b
（4）在R中录入数据并组织成矩阵

5 ?0 G! V/ B9 T3 n# Z( E
, F/ \+ L4 Q. ]8 ?9 j1 C( _: \5. 读取R数据
( a( b5 r) U, Y( X, \load(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
读取包含标题的csv文件
9 i) d: O2 O9 j3 B' Lread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
$ Y6 E/ z  t8 ^5 P读取不包含标题的csv文件
# b1 X. d* ]9 D) e9 yread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
$ Q/ G2 c9 z) R- t; o5 s7 n导入Excel数据
& b5 |4 P+ e+ F8 I
+ D" W" i* c- f2 {& z5 a' L
导入spss数据
+ E9 L% ?& G4 O, [  v
6.保存数据
  t9 t# V* x  g  h$ v% z. r1 jR格式
, S* b( c% J( B5 [; L' Hsave(table,file=“存储路径 /table.RData”)
/ F" e1 q8 x( A5 ecsv格式
8 K4 V7 }. U) b3 R7 b; `% {write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
* V( M! b2 w8 h; }; v4 O1 g3 T7.查看数据
全部
  o, x6 h; [7 N/ b) W$ {* x- |' V0 ztable
! U# m( H" c: L9 |, E前几行
head(table)
9 S( O4 A7 L6 \9 S最后几行
tail(table)
  F+ o, x2 n) r* G) k0 ?8 }/ }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),]
9 v: @, T  h" q7 t( g2 d/ e或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]

" [0 i) m' ?9 {1 V( f. {1 L
* X) }' Z& x: F
变量重命名：
library(reshape)
# O- }5 y! n, X+ A) _3 grename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
6 Z' ?) L+ A- r# z0 d" t  U缺失值的处理：
% `. \% p: W. A6 _检测：x<-c(2,4,6,NA)
+ ^3 [. P/ m% s- P$ }4 ~is.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
. i8 C, N3 [6 {9 Bsum(x)
y<-sum(x,na.rm=TRUE)
% g! ^8 u  a. I
+ Y, _) ^' u: ^