R语言高级数据处理：应用与基本数据结构解析

"这篇资料主要介绍了R语言中的高级数据处理，包括基本数据结构以及相关操作。内容涵盖了向量、数组和矩阵的计算，以及如何使用apply函数进行自定义操作。同时，资料还提供了两个实际的编程作业，涉及数据框的创建和样本公平分配。此外，还介绍了R语言中的对象系统，包括对象命名规则、对象的创建、查询和删除，以及对象的基本属性。" 在R语言中，数据处理是非常关键的一环，特别是对于高级数据处理，我们通常会接触到一些核心的数据结构。向量是R中最基础的数据结构，它可以是同类型的元素集合，如数值、字符或逻辑值。向量可以直接进行算术运算，如加法、减法、乘法和除法。 数组和矩阵是多维数据结构，它们允许我们在多个维度上存储和操作数据。矩阵是特殊的二维数组，所有元素都是同类型的。在处理这些数据结构时，`apply()`函数是一个非常有用的工具。它允许用户对数组或矩阵的某一维（或多维）进行自定义函数应用。`apply(X, MARGIN, FUN, …)`中，`X`代表你要操作的数组或矩阵，`MARGIN`指定你要应用函数的维度（1表示行，2表示列，对于更高维的数据，你可以指定更多的维度），`FUN`是你自定义的函数，其他的参数根据需要添加。 在提供的部分内容中，提到了一个数据框的创建作业。数据框是R中用于存储异构数据的结构，类似于数据库中的表格。在R中，可以使用`data.frame()`函数创建数据框。作业要求创建一个包含Name、ID、Team.Num、Duty、Grade1-5字段的数据框，其中Name和ID是字符型，Team.Num和Duty是分组因子（即分类变量），Grade1-5是数值型。 另一个作业是利用`sample()`函数设计一个算法，将16个demo公平地分配给15个组。`sample()`函数用于从给定的向量中随机抽取元素，可以根据需要设置替换（默认无替换）和大小。 R语言中的对象系统也是学习的重点。对象是R中一切可操作的实体，包括数据、表达式等。命名对象时，需要注意遵循一定的规则，例如，名字必须以字母开头，可以包含字母、数字、点和下划线，区分大小写，并避免与R内置的保留字冲突。通过`<-`或`=`进行赋值，`ls()`函数用于查看当前环境中的对象，`rm()`用于删除对象。`ls.str()`则能提供更详细的对象信息，包括对象的类型、存储类型和模式等。 了解和掌握这些基本概念和操作，对于高效地使用R进行数据分析和处理至关重要。在实践中，结合具体的案例和练习，可以更好地理解和应用这些知识。