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
# i3 e. w" s+ X  Q
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")
1 T4 x3 H' M; Y; N* }- j/ N6 J/ S5 |year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
9 u1 |# {9 H/ Ayear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
8 a# @/ S  m# ^' wyear2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
" e2 F4 N! g1 {2 Q5 d6 R( F" G% ^year2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
% F' T( h1 S- i4 R" ]& r$ L5 @tt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
tt

$ h2 u! V) k; r4 usave(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
) u% p8 _  D+ \6 a  lload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
& W7 C! @/ @9 N& v$ lmatrix1_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
* d: f6 w" J, d, e/ m5 r

2.对对象X进行各种计算和绘图

3.R包的安装和加载
查看
$ m" m' O+ u# P4 v
在线安装所需包

4 U7 `: ?& w1 ~; U一次安装多个包

7 A/ r& z9 S, n* i1 t( A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
9 L* o5 h' \/ \7 k( j" i4 j（1）用C函数产生向量
9 ^6 W0 @& t5 V+ b: q9 A3 x例：names<-c(“张三”,“李四”,“王五”)

1 |8 Q# ?1 R, q& u0 ?" L! |（2）将向量形式的数据组织转换成数据框模式
: \) M- F' O  K$ e例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
table

. T7 y7 ?# d4 f: l, M（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
$ q- `" V$ b; V9 R: ^5 T1 f
& \6 p5 q4 G/ d; a( `' q' O
7 b9 @2 @5 P/ Q4 C" n0 ~1 M5. 读取R数据
0 z  _9 e2 {! q- J& }0 {5 E8 Tload(“load(“存储路径 /文件名字.RData”)”)
读取包含标题的csv文件
) @7 r3 E8 W' w8 ]6 s/ Yread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
读取不包含标题的csv文件
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
( F) k5 `: H! O$ M, _$ C. u导入Excel数据


; `3 f! k4 C/ p导入spss数据
3 m: Q+ i5 z" P- |; w( m9 {
8 H& Y5 r( b* i& z6.保存数据
  [. s" G% n0 UR格式
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
% I+ b  N8 b' B. Q( ?csv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
$ n) F4 Z% @8 Z/ Stable
前几行
head(table)
最后几行
+ c6 C* i. t5 g: Y7 a, d2 Z/ {tail(table)
/ j* M0 J% R( a: L- h; _8.数据排序
$ }1 Q" A) m2 f- f4 t5 R) A6 I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),]
+ w& T- @+ O9 c  v或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]

, y, D+ x5 e3 w$ t
* w' ^& }( z6 I6 m9 x' S
变量重命名：
# C- o5 i/ [+ C' jlibrary(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
% g% v- }( d9 }缺失值的处理：
4 H) G! H4 m4 A' U检测：x<-c(2,4,6,NA)
is.na(x)
3 O$ g7 }' r5 M5 i% C( m8 a3 T1 Y# ]排除：x<-c(2,4,6,NA)
1 C% D8 @  b( n- ^( ]6 m; Psum(x)
% z! C: C4 ]" o4 s, r, h; Ly<-sum(x,na.rm=TRUE)