array(向量,dim=c(...),dimnames=list(c(各行的名),c(各列的名)...)) > x <- array(1:12,c(2,6),list(c("a","b"),c("a","b","c","d","e","f"))) > x a b c d e f a 1 3 5 7 9 11 b 2 4 6 8 10 12 ②创建后命名 dimnames(数组名) <- list(c(各行的名...
stack和unstack类似excel数据透视 matrix, array, as.vector, list unlist matrix及as.vector 据整形最直接的思路就把数据全部向量化,然后按要求用向量构建其他类型的数据。这样是不是会产生大量的中间变量、占用大量内存?没错。R语言的任何函数(包括赋值)操作都会有同样的问题,因为R函数的参数传递方式是传值不传址,...
2. vector转型到tibble x <- as_tibble(1:5) # Use `tibble::enframe() x ## # A tibble: 5 × 1 ## value ## <int> ## 1 1 ## 2 2 ## 3 3 ## 4 4 ## 5 5 3.把list转型为tibble df <- as_tibble(list(x = 1:6, y = runif(6), z = 6:1)) df ## # A tibble: ...
一、基本1.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,type...
is.vector(l) # TRUE as.vector(l) # 仍然是list,,没有改变 is.vector(mat) # FALSE is.vector(df) # FALSE 大家可能注意到了,同样是vector,矩阵和数据框用is.vector检验就返回的是FALSE,这说明is.vector也不是检验vector的,它的真正原理在于,检查是否最多只有一个属性:name。即查看其属性,如果没有属性...
R中的vector分为两类，atomic和list，二者的区别在于,前者元素类型必须相同，后者可以不同。前者的代表是向量和矩阵，后者的代表是list和数据框。is.vector 由于它们都是vector,所以用is.vector检验无法区分向量和列表。当然，也无法用as.vector将列表转换成向量。同样是vector，矩阵和数据框用is.vector检验...
R语言的数据对象主要包括向量(vector),矩阵(matrix),因子(factors),列表(list),数据框(data frame),函数( function)。 函数是一组组合在一起以执行特定任务的语句。 R语言具有大量内置函数,用户可以创建自己的函数。在R语言中,函数是一个对象,因此R语言解释器能够将控制传递给函数,以及函数完成动作所需的参数。该...
#转换成字符向量as.vector(data[,1])#转换成数字向量as.numeric(data[,1])#连续变量的离散化 score<-data[,3]#切分成3组 score1<-cut(score,breaks=3)table(score1)#切分成自己设置的组 score2<-cut(score,breaks=c(90,100,110,120,130,140))table(score2)#一个有序因子 ...
> i<-vector(mode="list") #先创建空list,在赋值 > class(i) [1] "list" > i$a<-"abc" # same i[“a”]<-“abc” > i $a [1] "abc" 4、数据框 data.frame函数:函数中的参数stringAsFactors,如果没有只,会自动将TRUE设为默认选项,函数会将字符串向量转为因此。
1) list中的数据要取log,list不能作为log函数的变量,如果不用循环则需转换为向量 vector处理: myVector = do.call(c, myList) 2) R中没有多行注释,据说是不需要…… 但是我没想明白为什么不需要 如果不想一行一行的加#号,大概目前看似可行的办法就是: ...