
R语言简单操作,数值与向量
1 向量与赋值
R对命名了的数据结构进行操作。最简单的数据结构是数字向量;如,
> x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) c()是创建函数,赋值运算符是'<-',与函数assign()等价
> assign("x", c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)) 也可以写成:
> c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) -> x
如果一个表达式被当作一个完整的命令,它的值将被打印到终端但不被储存。
单独输入x则会将值打印出来。也可以打印倒数:
> 1/x
> y <- c(x, 0, x) 也可以将向量作为元素。
2 向量运算
操作是按照向量中的元素一个一个进行的。同一个表达式中的向量并不需要具有相同的长度。如果它们的长度不同,表达式的结果是一个与表达式中最长向量有相同长度的向量。表达式中较短的向量会根据它的长度被重复使用若干次(不一定是整数次),直到与长度最长的向量相匹配。而常数很明显的将被不断重复。如,
> v <- 2*x + y + 1
常用运算有:
+,-,*,/,^(次方);
log, exp, sin, cos, tan,sqrt等;
max和min的作用是选出所给向量中最大的或最小的元素;
range函数的值是一个长度为2的向量,即c(min(x),max(x))
length(x)返回了向量x中元素的个数,也就是x的长度。
sum(x)给出了x中所有元素的总和;
prod(x)给出x中所有元素的乘积;
mean(x)和var(x),分别计算样本均值和样本方差,这两个函数分别相当于sum(x)/length(x),sum((x-mean(x)) \^2)/(length(x) -1)。如果var()的参数是一个n*p的矩阵,那么函数的值是一个p*p的样本协方差矩阵,认为每行是一个p变量的样本向量。
sort(x)返回一个与x具有相同长度的向量,其中的元素按招升序排列。还有其他更灵活的排序功能(参见order()和sort.list())。
pmax和pmin将返回一个与最长的向量长度相等的向量,向量中的元素由参数中所有向量在相应位置的最大值(最小值)组成;
如果要使用复数,需要直接给出一个复数部分。因此sqrt(-17)将会返回NaN(无效数值)和一个警告,而sqrt(-17+0i)将按照复数进行运算。
3 生成序列
最简单的方法是用冒号‘:’,冒号具有最高运算优先级。例如1:30就是向量c(1,2,. . .,29,30)。30:1构造一个递减序列。
利用seq()函数构造序列:有五个参数,from, to, by, length, along
from, to可以不写参数名,seq(2,10)就相当于2:10。
by指定步长,默认为1,如seq(-5, 5, by=.2)即为c(-5.0, -4.8, -4.6, ..., 4.6, 4.8, 5.0)
length指定序列长度,如seq(length=51, from=-5, by=.2),等同于seq(-5, 5, by=.2)
along=vector只能单独使用,产生一个“1:length(vector)”序列。类似的函数是rep(),这个函数可以用多种复杂的方法来
复制一个对象。最简单的形式是> s5 <- rep(x, times=5)
4 逻辑向量
TRUE, FALSE, 和NA(not available), 前两个可以简写为T和F,但T/F并不是系统保留字,可以被用户覆盖,所以最好还是不要简写。
逻辑向量是由条件给出的,如下列语句令temp成为一个与x长度相同,相应位置根据是否与条件相符而由TRUE或FALSE组成的向量:
> temp <- x > 13
逻辑操作符包括<, <=, >, >=,完全相等==和不等于!=,与或非分别为&, |, !。
在普通运算中,FALSE当做0而TRUE当做1。
5 缺失值
NA(not available): 一般来讲一个NA的任何操作都将返回NA。
is.na(x)返回一个与x等长的逻辑向量,并且由相应位置的元素是否是NA来决定这个逻辑向量相应位置的元素是TRUE还是FALSE。
x==NA是一个与x具有相同长度而其所有元素都是NA的向量。
NaN(Not a Number): 由数值运算产生,如0/0, Inf-Inf.
is.na(x)对于NA和NaN值都返回TRUE,
is.nan(x)只对NaN值返回TRUE。
6 字符向量
字符串在输入时可以使用单引号(')或双以号("); 在打印时用双引号(有时不用引号)。
R使用与C语言风格基本相同的转义符, 所以输入\\打印的也是\\, 输入\" 打印引号", \n: 换行, \t: tab, \b: 回格。
字符向量可以通过函数c()连接;
paste()可以接受任意个参数,并从它们中逐个取出字符并连成字符串,形成的字符串的个数与参数中最长字符串的长度相同。如果参数中包含数字的话,数字将被强制转化为字符串。在默认情况下,参数中的各字符串是被一个空格分隔的,不过通过参数sep=string
用户可以把它更改为其他字符串,包括空字符串。例如:
> labs <- paste(c("X","Y"), 1:10, sep="") 使变量labs成为字符变量c("X1", "Y2", "X3", "Y4", "X5", "Y6", "X7", "Y8", "X9", "Y10")
7 index vector---数据集子集的选择与修改
任何结果为一个向量的表达式都可以通过追加索引向量(index vector)来选择其中的子集。
1 逻辑的向量。
> y <- x[!is.na(x)] 表示将向量x中的非NA元素赋给y;
> (x+1)[(!is.na(x)) & x>0] -> z 表示创建一个对象z,其中的元素由向量x+1中与x中的非缺失值和正数对应的向量组成。
2. 正整数的向量
> x[6] 是x的第六个元素
> x[1:10] 选取了x的前10个元素(假设x的长度不小于10)。
> c("x","y")[rep(c(1,2,2,1), times=4)] 产生了一个字符向量,长度为16,由"x", "y", "y", "x"重复4次而组成。
3. 负整数的向量
> y <- x[-(1:5)] 表示向量y取向量x前5个元素以外的元素。
4. 字符串的向量
只存在于拥有names属性并由它来区分向量中元素的向量。这种情况下一个由名称组成的子向量起到了和正整数的索引向量相同的效果。
> fruit <- c(5, 10, 1, 20)
> names(fruit) <- c("orange", "banana", "apple", "peach")
> lunch <- fruit[c("apple","orange")]
子集的修改
> x[is.na(x)] <- 0 表示将向量x中所以NA元素用0来代替
> y[y < 0] <- -y[y < 0] 表示将向量(-y)中 与向量y的负元素对应位置的元素 赋值给 向量y中 与向量y负元素对应的元素。作用相当于:
> y <- abs(y)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01