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
. w3 w0 q2 x+ [9 i$ [
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")
year2008<-c(1500,2935,4203,5929,11290)
year2009<-c(1549,3110,4502,6468,12319)
year2010<-c(1870,3621,5222,7441,14050)
year2011<-c(2001,4256,6208,8894,16783)
' t# `# m' V/ K7 {/ i& Gyear2012<-c(2316,4808,7041,10142,19009)
1 T% d3 @) y8 h1 e; p/ Ztt<-data.frame("指标"=index,"2008年"=year2008,"2009年"=year2009,"2010年"=year2010,"2011年"=year2011,"2012年"=year2012)
4 `) h1 S+ u1 u7 s& _tt
* s5 P5 I& N$ ^$ w; B2 [" c
save(tt,file="F:/统计学/实验作业/tt.RData")
# P9 J6 Q: R  c. _2 @% c# e1 Fload("F:/统计学/实验作业/tt.RData")
matrix1_1<-as.matrix(tt[,2:6])
2 H- }( J& Y9 Y$ G# Yrownames(matrix1_1)=tt[,1]
save(matrix1_1,file="F:/统计学/实验作业/matrix.RData")
% N8 B) b( {1 d. b3 vmatrix1_1
  d# l. l3 U6 C& u基础知识：
  ^+ C6 A3 V" M6 Q- N1.为对象赋值
! s& y0 p- ]1 ~5 B# }& c2 V

2.对对象X进行各种计算和绘图
6 Y8 j4 w. I. a$ {# q: X
3.R包的安装和加载
查看
1 U: l$ v  j: d1 p$ {
" {1 P, P7 z- J' H在线安装所需包

一次安装多个包
% S0 t: A+ u% M# c
& ~) `& m( k9 n# B% o( k/ Z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
- ?- q( Y1 U- [7 U, k6 d& T- U# m5 W（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
; Z9 X# }- g- n+ ]0 t例：table<-data.frame(“姓名”=names，···)
. G; i0 P, X/ A" m- C" V6 ~! M. jtable
9 R" y0 C6 b% I" L% O
（3）将向量形式的数据转组织成矩阵
. e4 n' c4 l- w& b& k4 {
# b( @3 P) c  b9 e3 v（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
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”)
; U! ?9 G- N, O+ D& x读取不包含标题的csv文件
read.csv(“存储路径 /文件名字.csv”,header=FALSE)
/ W* k7 D+ \/ E% }导入Excel数据
% a# f4 t& ^- M: l2 a6 t: H" ]

导入spss数据

6.保存数据
9 h- {( a( A/ f. L  G" |7 \R格式
save(table,file=“存储路径 /table.RData”)
csv格式
write.csv(table,file=“存储路径 /table.csv”)
7.查看数据
全部
7 c# W5 t4 K% O: Stable
8 E& ^+ y: ~9 a; |7 r5 K前几行
head(table)
最后几行
' Z1 e# R$ e- S) L* O% _) H( a- j% Ltail(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),]
' }( L6 P) B% t& Y9 J& l+ i; e或者：newt2<-t[order(t$地区生产总值),decreasing=TRUE]
: Q9 Z; j! M* e' C


变量重命名：
4 X# Z1 M2 ?; S' ~7 clibrary(reshape)
rename(t,c(“地区生产总值”=“GDP”))
- S; v4 [% a4 [) q  @缺失值的处理：
/ g2 x& _' m9 s1 X- G4 r检测：x<-c(2,4,6,NA)
$ U0 d: `! i. B* a! _is.na(x)
排除：x<-c(2,4,6,NA)
sum(x)
* _: l2 T" H; `" Dy<-sum(x,na.rm=TRUE)