创建和使用R语言数据集
1.了解R语言中的数据结构。 2.熟练掌握他们的创建方法,和函数中一些参数的使用。 3.对创建的数据结构进行,排序、查找、删除等简单的操作。 1.向量的创建及因子的创建和查看 2.矩阵与数组。 3.将之前的state,数组,矩阵合在一起创建一个长度为3的列表。 4.创建一个数据框如图。 5.将这个数据框按照mpg列进行排序。 6.访问数据框中drat列值为3.90的数据。 数据的导入导出 1.创建一个csv文件(内容自定),并用readtable函数导入该文件。 在R语言中,数据集是数据分析的基础,涵盖了各种数据结构,包括向量、因子、矩阵、数组、数据框和列表。下面将详细讲解如何创建和使用这些数据结构,以及数据的导入导出。 向量是R中最基本的数据结构,用于存储相同类型的数据,如数值、字符或逻辑值。在实验中,创建了一个包含澳大利亚各州名的向量`state`,通过`as.character()`函数将原始向量`x1`转换为字符向量。同时,`factor()`函数将向量转化为因子,便于分类和统计分析。`levels()`函数则可以显示因子的所有级别。 矩阵和数组是二维或多维的数据结构,用于存储同类型的数据。在实验中,创建了一个4*5的数组`a`和一个3*2的矩阵`b`,并用索引矩阵访问数组元素,观察结果。列表则能包含不同类型的元素,如向量、数组和矩阵,实验中创建了一个包含这三个元素的列表`data1`。 数据框是R中处理表格数据的主要工具,类似于数据库中的表格。实验创建了一个名为`data_iris`的数据框,包含了汽车的性能指标,如mpg(英里每加仑)、cyl(汽缸数)、hp(马力)和drat(齿轮比)。通过`order()`函数可以按照指定列(如mpg)对数据框进行排序,`subset()`函数用于筛选满足特定条件(如drat=3.90)的行。 数据的导入导出是数据分析中不可或缺的部分。`write.table()`函数用于将数据框写入CSV文件,而`read.table()`则用于读取CSV文件。在实验中,首先将`data_iris`写入`data_iris.csv`,然后用`read.table()`读取该文件。R还内置了一些数据集,如`airquality`,它展示了1973年纽约的空气质量数据,可以查看其列的类型和名称,并选择前10列保存到新的数据框`air`,最后再将`air`导出为CSV文件。 此外,数据清洗是数据分析的关键步骤,包括检查缺失值、异常值、重复值等。在R中,可以使用`is.na()`、`unique()`、`duplicated()`等函数来识别这些问题,并使用`na.omit()`、`unique()`或`duplicated()`的反向操作(如`!duplicated()`)来处理这些问题。 理解和掌握R语言中的数据结构以及数据的导入导出是数据分析的基础。通过创建、操作和处理不同类型的数据结构,能够更有效地进行数据探索和建模。实验内容覆盖了这些基本概念和操作,有助于提高学生的R语言技能和数据分析能力。