理解R语言：构建与操作数据框

"这篇资料主要介绍了R语言中的数据框（dataframe）以及R语言的基本特点和优势。数据框是R中用于存储表格型数据的重要结构，由不同类型的向量组合而成，包括字符型、因子型和数值型等。可以通过从外部文件读取或直接创建向量组合来生成数据框。此外，资料还提到了R语言的起源、发展历程、特点以及与其他统计软件的对比。" 在R语言中，数据框是进行数据分析时常用的一种数据结构，它类似于日常工作中遇到的电子表格。每个数据框由多列(column)组成，每一列都是一个同质的向量，即所有元素都属于同一数据类型，比如字符型、因子型或数值型。这些列可以有不同的数据类型，允许我们在同一数据框中混合存储不同类型的数据。每一行(row)代表一个完整的记录，类似于表格中的一行数据。 生成数据框有两种常见方式： 1. 从外部数据读取：可以使用`read.table`或`read.csv`等函数读取文本文件，R会自动将数据解析成数据框。 2. 直接创建：通过组合不同类型的向量，利用`data.frame`函数可以构建一个自定义的数据框。 R语言是一个强大的统计计算和图形绘制工具，起源于S语言，由R项目维护并持续发展。它的主要特点包括： - 面向统计学：提供了丰富的统计分析函数和程序包，涵盖众多领域。 - 跨平台：可以在Windows、MacOS、各种Linux和UNIX系统上运行。 - 命令行操作：即时解释执行，便于交互式工作。 - 强大的扩展性：用户可以编写自己的函数和程序包，易于扩展功能。 - 免费开源：遵循GNU协议，源代码开放，社区活跃。 尽管R语言有其优点，但也存在一些不足，例如： - 用户需要记忆命令：与图形用户界面相比，R更多依赖于命令行操作，初学者需要学习和记忆常用命令。 - 内存占用：所有的数据处理都在内存中进行，处理大数据集时可能会遇到内存限制。 - 运行速度相对较慢：即时编译执行，效率低于编译型语言。 然而，对于大多数统计和数据分析任务，R语言的优势在于其灵活性、丰富的资源和社区支持，使得它成为许多科研和商业分析人员的首选工具。