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
9 a0 P7 ]4 q, I5 {9 P
& Z+ j) T! K0 nindex<-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)
# t2 q; n+ Y/ s; c% T5 Wyear2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
& J8 F5 o  Q2 H) ^' \( N& f3 ?year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-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
5 s+ m, t# @( D
3 v* `5 x6 R( y6 g. jsave(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
& O7 G/ W1 Q; y7 e, _; fload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
  f- E0 ]1 _2 N1 u( @" r2 Tmatrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
7 X! j4 E% c6 Brownames(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

1 Y! U8 ?( J  ?# ^" z" ?" i
2.对对象X进行各种计算和绘图
$ o/ @( `3 Q/ Y8 h8 Y1 ~8 ^
+ f; d) \0 n* ^: z3 b; W8 d8 t, u3.R包的安装和加载
/ P: f, M/ d  o1 R+ ?+ {查看

在线安装所需包

一次安装多个包
8 k9 b6 N) z" R+ T! y- m7 v4 R
( M- p* }8 t3 D# E( _要使用包，需要用library()函数或者require()函数载入这个包
8 T0 b2 `8 |' q  {9 j! u, T4.在R中录入数据
( Z( W! c, }+ f( w5 u（1）用C函数产生向量
  \6 A  |, |3 l' C; h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
2 G; H! D7 l* g( @+ _  g" w  R例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
table

（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


5. 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
3 P4 y0 d  w: o- N9 U: j; wread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
( @1 A  v. f8 X( k读取不包含标题的csv文件
& K! t7 t! R/ v2 _! R  yread.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
导入Excel数据
# e' r7 Q/ r# F9 _" B2 [6 h$ f! a2 T" K

导入spss数据
7 G. ~% C: O9 @9 `9 [  M3 V/ A
6.保存数据
R格式
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
csv格式
* U; e! d, i. qwrite.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
table
8 }! i5 Y0 A: o2 \8 ^2 p9 ?* [" i前几行
head(table)
最后几行
tail(table)
3 ^2 N& T( G* Y0 \. i8.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),]
; J9 f( Y0 T  V5 _% {或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
8 |* I+ B5 y# L& ~" A

' G( j4 p& |& |8 k3 o/ B
变量重命名：
library(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
  D1 s* n9 k; Z2 O缺失值的处理：
. H- c) J7 G  w  ]检测：x<-c(2,4,6,NA)
' Q7 C) F1 B1 [4 ~7 Uis.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
: |5 y4 \" @# o& G- @y<-sum(x,na.rm=TRUE)
: l/ e) W+ C* z1 X/ A" i$ t8 i
, \% I* e+ C' a# Y3 Z7 z9 S