R语言基础:数据结构与对象操作
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更新于2024-07-23
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"这篇内容主要介绍了R语言的基本数据结构以及相关的编程作业,涵盖了数据框的创建、对象的命名规则和管理,以及R语言中的数据类型和属性。"
在R语言中,基本数据结构主要包括向量(vector)、列表(list)、矩阵(matrix)、数组(array)和数据框(data frame)。数据框是R中处理结构化数据的重要工具,它能将不同类型的变量组合在一起,形成类似数据库表格的形式。在提供的内容中,提到了一个数据框的例子,包括Name、ID、Team.Num、Duty和Grade1-5等列,其中Name是字符型,ID为数字型,Team.Num和Duty作为分组因子,Grade1-5则为数值型。
创建这样的数据框可以使用`data.frame()`函数,例如:
```R
df <- data.frame(
Name = c("WangN", "TangMJ"),
ID = c(200709, 200720),
Team.Num = factor(c(1, 1)),
Duty = factor(c("captain", "member")),
Grade1 = NA,
Grade2 = NA,
Grade3 = NA,
Grade4 = NA,
Grade5 = NA
)
```
作业2要求利用`sample()`函数将16个demo公平地分配给15个组,可以这样实现:
```R
demo_list <- paste0("Demo", 1:16) # 创建16个demo的列表
groups <- sample(demo_list, 15, replace = TRUE) # 使用sample进行随机分配,可能有重复
```
R语言中的对象是所有可操作的数据和表达式的统称。命名规则如下:
1. 对象名称以字母开头,可包含字母、数字、点和下划线。
2. 区分大小写。
3. 避免使用R内置的保留字和对象名称。
对象的管理包括:
1. 赋值使用`<-`或`=`。
2. `ls()`函数列出所有在当前环境中存在的对象,`ls(pat="m")`列出以"m"开头的对象。
3. `ls.str()`显示对象的详细信息。
4. `rm(x)`删除对象x,`rm(list=ls())`删除所有对象。
此外,每个对象具有多种属性,如类型(type)、存储类型(storage mode)、模式(mode),如向量可能是字符型(character)、数值型(numeric)等,而数据框中的列可能有不同的模式。存储类型影响R如何在内存中存储对象,而模式则影响R如何处理和操作这些对象。例如,使用`class()`和`typeof()`函数可以查看对象的类和存储类型,`str()`函数则可以展示对象的结构。理解并熟练掌握这些基本数据结构和对象管理是R语言编程的基础。
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