R语言使用as.matrix函数将dataframe数据转化为矩阵数据(dataframe to matrix) x <- c(1,2,3,4,5) y <- c(1,2,3,4,5) new <- data.frame(col1 = x,col2 = y) is.data.frame(new) mat <- as.matrix(new) is.matrix(mat) > x <- c(1
二、数据框data.frame,数据框的主要用途是保存在统计建模的数据,R的统计建模功能都需要以数据框作为输入数据,我们也可以把数据框当成一种矩阵来处理,在使用数据框的变量时候可以用“数据库名$变量名”的记法,同时可以用attach()函数、、 1.函数data.frame()生成数据框,其用法与list()函数相同,各自变量变成数据框...
数据类型不同:data.frame是一种特殊的数据结构,其中每一列可以包含不同的数据类型,而matrix中的所有元素必须是相同的数据类型。 列名和行名:data.frame具有行和列的名称,可以通过这些名称来访问数据,而matrix只有行和列的索引。 索引方式不同:在data.frame中,可以使用列名或行名来访问数据,而在matrix中只能使用索引...
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。 Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名。如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame。比如...
data.matrix()R语言中的函数用于通过将数据帧的所有值转换为数字模式然后将它们绑定为矩阵来创建矩阵。 用法:data.matrix(df) 参数: df:要转换的数据帧。 范例1: # R program to convert a data frame# into a numericmatrix# Creating a dataframedf1 = data.frame("Name"= c("Amar","Akbar","Ronald"...
1 数据框(data.frame) 读入上回数据 查看数据结构类型 2 向量(vector) 查看向量中数据类型 3 因子 4 时间 5 矩阵(matrix) 6 列表(list) 书接上回。 小槑学R:基础篇(1)R语言读入/输出数据 数据导入R之后,我们还需要了解数据结构和数据类型,才能正确使用R语言来处理数据。 R语言中常用的数据结构...
>data.frame(x)x y A 1 4 B 2 5 C 3 6 > str(data.frame(x)) `data.frame': 3 obs. of 2 variables: $ x: int 1 2 3 $ y: int 4 5 6 > You can also useas.data.frame()to convert a matrix to a data.frame (but note that if colnames are missing form the matrix, as....
as.data.frame(matrix),可以将矩阵数据转为数据框。 查看数据框 通过head()与tail()快速查看,默认提取前六行。head(df, n) 设定参数n 调整查看n行。 可以通过str() 快速了解数据集的结构信息。 ★1)数据集中的observation数目。通常也就是行数。2)变量数目。通常也是列数。3)变量的数目与类型。4)前10个ob...
# Make data frame into matrix tmp.y<-data$Status_death tmp.x<-model.matrix(~.,data[CandidateVariables])# Fit the model model.lasso<-glmnet(tmp.x,tmp.y,family="binomial",nlambda=50,alpha=1,standardize=TRUE)plot(model.lasso,xvar="lambda",label=TRUE)# find the optimal model via cross...
install.packages("Matrix") ;library(Matrix) 2.1 R语言 稠密矩阵与稀疏矩阵 的相互转换 构建一个测试用稠密矩阵: library(dplyr) counts <- data.frame(cell.1=c(2,0,0,8), cell.2=c(4,4,0,9),cell.3=c(3,3,3,0),cell.4=c(3,3,3,3),row.names = paste0("gene.",seq(4))) %>%...