R语言入门：数据框详解与构建

"数据框的组成-R语言初步201006" 在R语言中，数据框（dataframe）是处理表格数据时最常用的结构之一，它被广泛应用于数据分析和统计计算。数据框是由一系列向量（vector）组成的，这些向量可以有不同的数据类型，例如字符型（character）、因子型（factor）和数值型（numeric）。每一列代表一个变量，而每一行则代表一个观测值或记录。这样的结构使得数据框非常适合存储结构化的表格数据，如数据库中的表格。 数据框的构成特点如下： 1. 每个数据表都是一个数据框：在R中，当你处理表格数据时，通常会将其转换为数据框的形式。这是因为数据框允许不同类型的变量并存，且符合大多数统计分析的需求。 2. 每一列是一个向量：数据框的每一列都是一维的向量，它们具有相同的长度，但可以有不同的数据类型。 3. 由多种类型向量组成：数据框中的列可以包含字符、数值、逻辑值甚至是因子（分类数据）。这种灵活性使得数据框能够处理不同类型的数据。 4. 每一行是一个记录：数据框的每一行代表了一个观测值或记录，所有列的值在这个记录中对应着同一个实体。 5. 生成数据框的方法： - 从外部数据读取：可以使用`read.table()`、`read.csv()`等函数从CSV、文本文件或其他格式的文件中读取数据，自动创建数据框。 - 组合向量生成数据框：你可以通过`data.frame()`函数将多个向量组合成一个数据框。向量需要有相同的长度，且可以指定列名。 R语言介绍部分提到，R是一种开源的统计分析和图形绘制工具，起源于S语言。它具有丰富的统计资源，覆盖了各种领域，如社会科学、经济学、生物信息学等。R的特点包括跨平台运行（Windows、MacOS、Linux等），拥有强大的帮助系统，以及方便的编程能力，允许用户编写自己的函数和扩展包。虽然R在某些方面可能不如其他商业软件（如SAS、SPSS、Splus）那样直观或快速，但其免费、开源的特性，以及强大的社区支持，使其成为数据科学家和统计学家的首选工具。 然而，R也有一些不足，如用户需要记忆命令，内存占用较高，以及运行速度相对较慢。尽管如此，对于大多数数据分析任务，R的效率和灵活性依然远胜于简单的点击操作。