R语言与数据分析-01-数据类型与数据输入-01-基础
一. R语言的数据类型
原文链接 : r语言与数据分析实战1
1.1 知识描述
搞清楚我们面对的数据类型是什么，并能实现数据类型之间的转换
1.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
mode(): 用来查看数值类型的函数；
as.numeric(): 将数据类型转换为数值型类型的函数；
as.logical(): 将数据类型转换为逻辑型类型的函数；
as.cha\fracter(): 将数据类型转换为字符型类型的函数。
在我们开始学习R语言数据类型之前，先让我们根据例子来看看3个简单的概念。
定义：按照数据的格式，将数据类型发送给R；
比如定义简单的数值：
变量与赋值：与其他语言类似，变量是我们操纵数据的载体，而赋值则是数据传递给变量的一个过程。
在R语言中，赋值符号有三种，分别如上图所示。大家可以根据自己的喜好选择使用~但是一般来说，大部分人都会选择中间的赋值方式，因为它更为形象。
现在我们正式开始学习R语言中的数据类型。
1.2.1 逻辑型数据
逻辑型数据的定义方式很简单，就是直接写上 TRUE 或 FALSE的大写字母即可。
注意：R 只认大写的 TRUE 或 FALSE。
它的运算规则有3种，如下图所示：
我们可以通过一个例子来加深对逻辑型数据及运算规则的理解。
从上图的执行过程中，我们能看出x实际上应该小于y的，所以当我判断x大于y的时候，你能从右边的环境变量框中看见，z的值为FALSE。
再检验一下，用mod()函数来看看z现在的数据类型。WALA! 结果为logical，逻辑型。
最后我们来一条一条执行逻辑型数据的运算规则，看起来很清晰明了吧~
1.2.2 数值型数据
数值型数据就是我们数学中学过的实数啦，包含正数、0和负数。也是我们最容易理解的数据类型了；
其中的“四则运算”，也是我们最熟悉的运算规则啦！我就不在这里多啰嗦了哟。
1.2.3 字符型数据
在R中，我们把用' '或者" "包含起来的数据称为字符型数据。
让我们来看看字符型数据是什么样子的，以hello world为例，嘿嘿。
恩，看来没错，mode()函数告诉我们，x和y都是cha\fracter字符型变量
1.2.4 数据间的转换
R语言数据类型的转换很“显式”，因为它是通过函数做到的，不会出现一不小心就被默认转换坑了的情况，不要问我是怎么知道的…
举个例子来看看逻辑型数据转成数值型数据是怎么做的吧。
那么问题来了，数值型数据是否能转换为字符型数据呢？哈哈，好奇害死猫，我不告诉你，快去自己试试吧。
1.3 小测
#将 t 的数据类型转换为数值型,并输出 t 的值
t <- 'TRUE'
#----start----
mode(t)
t2 <- as.numeric(as.logical(t))
mode(t2)
t2#-----end-----
运行结果为:
二. R语言的数据结构 — 向量
2.1 知识描述
我会介绍R都有哪些对象类型用来存储数据，也会顺便介绍一些常用的功能函数。然后，就轮到你来亲自上手，简单操作一下这些数据结构了哟，需要使用到的函数都在下面的相关知识里~
2.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
c(): 用来建立向量的函数；
seq(): 该函数用于创建包含from~end数值的向量；
rep(): 该函数用来创建保存重复值的向量；
length(): 用来计算向量长度的函数；
names(): 该函数用来对向量各元素命名。
R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。它们在存储数据的类型、创建方式、结构复杂度，以及用于定位和访问其中个别元素的标记等方面都会有所不同。
是不是感觉在风中凌乱。。。这么多数据结构，都有啥区别呀！看看下图，你也许就会对各种数据结构有一个更直观的印象了。
让我们从向量开始，逐个探究每一种数据结构吧。
2.2.1 向量
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。我们可以用函数c()来创建向量。比如：
a <- c(1,2,3,4,6,7,9,0)
b <- c("哎","哟","喂")
c <- c(TRUE, TRUE, TRUE,TRUE)
仔细看看，发现了什么？
怎么每一个向量中的数据好像都是相同类型的？没错没错！记住！
同一向量中无法混杂不同模式的数据！
:运算符是向量常用的运算符，它是给懒人发明的~为什么这么说呢？
看看下边的例子吧。
哦哟哟，勤快的人敲的好辛苦，懒懒的人一个冒号就搞定了！
But！！:运算符有个致命缺点，那就是一次只能跳一步。
怎么办？我教你一个放飞自我随意设定步长的方法吧。
用函数seq()：
seq()有两个参数，分别是by 和 length.out。by参数用来设定步长，而length.out参数是用来设定数据段的“块数”的。
seq(2, 8, by = 1)
seq(3, 15, length.out = 5)
让我们来看看它怎么用。
注意！对于seq()函数，不能设置这样步数的递减：
seq(10, 9.5, by=0.1)
只能这样递减：
seq(10, 9.5, by=-0.1)
最后一个seq()函数
seq(10, 1, length.out = 5)
给我们返回了5个数值10.00 7.75 5.50 3.25 1.00，他们的步长是-2.25。
看出来了吧，R可以均匀的帮我们按length.out的值把数值切开。
还有一个让向量操作更方便的函数，叫rep()函数，它就像我们的赋值粘贴功能，让你的向量想复制多少次，就复制多少次。
例一:
rep(c('男神大人'), 3)
运行结果为:
"男神大人" "男神大人" "男神大人"
例二:
rep(c(1:3), 4)
运行结果为:
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
其实，向量之间也是可以运算的。比如下面这样：
两个向量长度相等时，向量间的运算是相应位置的数字进行运算，运算后结果返回原位置。
但如果长度不相等呢？看看~警告我们了。
Warning message:长的对象长度不是短的对象长度的整倍数
哈哈，我们无视警告~因为。。。它还是老老实实算出来了。看下图就明白了！
原来，我们的短向量，被硬生生拉长了，难为它了。
最后，对于向量化计算，还有一个原则就是，避免使用for循环。为什么这么说呢，因为for循环会有明显效率不足的缺点。执行起来比向量化计算的方法慢得多。for循环我们以后会讲到。
2.2.2 如何访问向量中的数据
通过在[]中给出元素所在位置的数值，我们就可以访问向量中的元素了哟，给你们总结下，有4种访问方式，看下图：
示例如下：
2.2.3 向量中常用的函数
当向量非常长，我们又想知道向量长度的时候，你可以用length()函数来统计向量长度。比如：
x <- c("a", "b", "c")
length(x)
运行结果为
3
我们还可以对向量中各元素进行命名：
当然我们也可以使用元素的名称访问向量中的元素。
与命名元素类似，我们也可以使用names()函数来查看向量中某个指定元素的名称。例如：
names(x) [2]
查看向量第二个元素的名称，输出为"seo"。
2.3 小测
a <- c('你', '不是', '女王大人','他', '是', '好宝宝')
#----start----
#请用length函数计算向量a的长度
length(a)#请输出“女王大人”
a[3]#请输出“你” “是” “好宝宝”
a[c(1,5,6)]#既然是好宝宝了，请使用rep函数，叫我三声“女王大人”
rep(a[3], 3)#请为向量a的每个元素命名，名称依次为1，2，3，4，5，6，并输出a
names(a) <- c("1", "2", "3", "4", "5", "6")
a
#使用seq函数，将1~100分成8个元素的等差数列
seq(1, 100, length.out=8)
#-----end-----
运行结果为:
三. R语言的数据结构 — 矩阵
3.1 知识描述
我会介绍R语言中的矩阵，也会顺便介绍一些常用的功能函数。然后，就轮到你来亲自上手，简单操作一下这些数据结构了哟，需要使用到的函数都在下面的相关知识里~
3.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
matrix(): 用来建立矩阵的函数；
nrow():求矩阵的行数；
ncol(): 求矩阵的列数；
dim(): 求对象的维数；
t(): 求矩阵的转置矩阵；
solve(): 从方程a%*%x = b中求x。若不指定b， 则求a的逆矩阵。
3.2.1 矩阵
R中的矩阵与数学中的矩阵一样，由指定的行（row）与列（column）构成。
和向量一样，矩阵也只能保存同种数据类型的数据。
比如矩阵中的所有元素可以都是数值型的，但不能“第一列是数值、第二列是字符串”。
创建矩阵
那我们先来举个例子，看看最基本的矩阵怎么创建吧。
大家可以看见，我给出了矩阵值和行数，R就能按列填充出一个矩阵出来~
我们给出的数据个数，要等于想要建立矩阵的元素个数才可以。
不然会出现上图所提示的错误哟。
没有行名和列名看上去实在是不爽，我们可以使用函数rownames()和colnames()为矩阵指定行名和列名。比如指定行名：
下图中可以看见，当没有行名时，我们用rownames()查看行名，会返回NULL。
如何访问矩阵中的数据
借助索引 或 行名与列名，就可以访问矩阵中的数据。
在这里举个简单的例子，仔细琢磨哟，通过行名与列名访问和通过索引向量访问我们会放在练习中。
与向量类似哟，如果索引是负数，则表示排除指定行或列；若索引为向量，则可以从矩阵中一次获取多个值。若想获取整行或整列，只要在指定行或列的位置上不写索引即可。
矩阵与标量、矩阵与矩阵间的四则运算如下表所示：
比如：
3.2.2 矩阵中常用的函数
除了简单的四则运算，矩阵还有特殊的运算需要函数来帮忙。
- 我们用t()函数来求矩阵的转置矩阵；
- 我们用solve(a, b)函数来为方程 a %*% x = b求解。其中 a为矩阵，b为向量或矩阵；
若不指定b，则求 a的逆矩阵。
- 我们用nrow()函数来求矩阵的行数；
- 我们用ncol()函数来求矩阵的列数；
- 我们用dim()函数来求矩阵的维数，当然也可以用它来设置矩阵维数。比如：
3.3 小测
#----start----#创建3*3矩阵x，包含元素c(1,3,4,2,-9,4,7,0,8)，并输出x
x <- matrix(c(1,3,4,2,-9,4,7,0,8), nrow = 3)
x#获取第一行、第三行与第1列、第三列数据的交集x[c(1, 3), c(1, 3)]
#为矩阵x的行和列设置名称,并输出x
#行名分别为“Lisa”“Bob”“Jay”
#列名分别为“成绩1”“成绩2”“成绩3”
rownames(x) <- c("Lisa", "Bob", "Jay")
colnames(x) <- c("成绩1", "成绩2", "成绩3")
x
#请使用行名、列名查出Bob的成绩2
x["Bob", "成绩2"]#使用solve()函数，求指定矩阵的逆矩阵
#然后使逆矩阵与原矩阵相乘，查看得到的结果是否为单位矩阵
x <- matrix(c(1, 2, 3, 4),ncol=2)
y = solve(x)
y
z = x %*% y
z
#将3*2的矩阵x改为2*3，并输出矩阵x
x <- matrix(c(1,3,4,2,-9,4), ncol=2)
y <- matrix(x, nrow = 2)
y
#-----end-----
运行结果为:
四. R语言的数据结构 — 数组
4.1 知识描述
我会介绍 R 语言中的数组，也会顺便介绍一些常用的功能函数。然后，就轮到你来亲自上手，简单操作一下这些数据结构了哟，需要使用到的函数都在下面的相关知识里
4.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
array(): 用来建立数组的函数；
dim(): 求对象的维数。
4.2.1 数组
由上图可以看出，数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。
比如，使用矩阵可以表现 2×3 维的数据，而使用数组则可以表现 2×3×4 维的数据。
和向量、矩阵一样，数组也只能保存同种数据类型的数据。
创建数组：
那我们先来举个例子，看看3×4的数组和2×3×3维的数组是怎么创建吧。
对于2×3×3维的数组，你们也可以理解为，它创造了3 个 2×2的矩阵。
我们给出的数据个数，要等于想要建立数组的元素个数才可以。
最简单的方法，就是把所有维数乘起来，就是你的元素个数哟~
4.2.2 如何访问数组中的数据
访问数组中数据的方法和矩阵类似，因为他们只是维数不同而已。
所以，要想访问数组元素，我们一样可以使用索引、名称等进行访问。
x <- array(1:12, dim=c(2, 2, 3))
建立的数组如下所示：
我们用：
x[1, 1, 1]
访问到的结果是1。
我们用：
x[1, 2, 3]
访问到的结果是11。
我们用：
x[, , 3]
访问到的结果是:
4.2.3 数组中常用的函数
与矩阵一样。我们可以使用dim()函数获取数组的维数哟。
4.3 小测
#----start----#创建元素为 1:12 的 2*3*2 维数组，并输出
a <- array(1:12, dim = c(2, 3, 2))
a#输出第1行2列且处在2维点的数据
a[1, 2, 2]#输出该数组维数
dim(a)#为数组的行命名，分别命名为“雅典娜”和“星矢”
#为数组的列命名，分别命名为“能量1”和“能量2”、“小宇宙能量”
rownames(a) <- c("雅典娜", "星矢")
colnames(a) <- c("能量1", "能量2", "小宇宙能量")
a#输出星矢的小宇宙能量
a["星矢", "小宇宙能量", ]
#-----end-----
运行结果为:
五. R语言的数据结构 — 数据框
5.1 知识描述
我会介绍 R 语言中的数据框，也会顺便介绍一些常用的功能函数。然后，就轮到你来亲自上手，简单操作一下这些数据结构了哟，需要使用到的函数都在下面的相关知识里~
5.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
data.frame(): 用来建立数据框的函数；
str(): 查看数据框结构。
5.2.1 数据框
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型）的数据，数据框的概念跟矩阵相比更为一般。
数据框将是你在
R中最常处理的数据结构。
给你们看个秘密，这是EduCoder平台上的实训数据，嘘。。。
你看，这个表里包含了数值型和字符型数据，我们没有办法为它建一个矩阵，所以，这种情况下，数据框是最好的选择。
5.2.2 创建数据框：
数据框可以通过函数data.frame(col1, col2, col3, ...)来创建。
其中列向量col1,col2,col3可为任何类型。
每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。
比如执行以下代码后：
patientID <- c(1, 2, 3, 4)
age <- c(25, 34, 28, 52)
diabetes <- c("type1", "type2", "type1", "type1")
status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")
patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)
patientdata
我们能得到结果：
5.2.3 如何访问数据框中的数据
我们可以像之前一样使用索引来访问数据框中的元素，也可以用数据框特有的新办法来访问，那就是$符号。
举个例子来看看吧：
patientdata[1:2]
得到的结果是：
patientdata[c("diabetes", "status")]
得到的结果是：
patientdata$age
得到的结果是：
$符号被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。它还有个很好用的用法，就是通过符号$，我们可以用列名做联表！
我们也可以将不存在的列w，添加到数据框patientdata上。
patientdata$w <- c("A", "B", "C", "D")
5.2.4 数据框中常用的函数
- 使用函数
str()可以查看数据框结构，可以轻松得知各列保存着哪种类型的数据。比如查看我们刚才用过的糖尿病人的数据结构：
从结果可以看出，diabetes列和status列都是因子（factor）列。因子我们会在下一节中讲到~ names()函数用于返回数据框点的列名。使用%in%运算符与names()函数，能够快速选取特定列。
比如：数据框b拥有a、b、c三个列，使用:
d[ ,names(d)%in%c("b","c")]
只选取并输出b、c列。
反之~使用!运算符可以排除特定列，很好用哇!
我们就这样得到了列a。细心的同学可能要喊不对了~怎么列a变成了向量呢，我的数据框呢？
这是因为，列是一维时，返回值与相应列的数据类型不同。想避免这种类型转换的话，只需要设置drop=FALSE即可：
5.3 小测
#----start----#建立一个两列的数据框，列名分别为 ”x“ 和 ”y“ , 并输出该数据框
# x 的元素是 c(1,2,3,4,5),y 的元素是 c(2,4 6 8 10)
x <- c(1,2,3,4,5)
y <- c(2,4, 6, 8, 10)
a <- data.frame(x, y)
a#查看该数据框结构
str(a)#以非向量的形式读出数据框的 x 列
a[ ,names(a)%in%c("x"), drop=FALSE]#将数据框中 x 列的值由1，2，3，4，5换成6，7，8，9，10，并输出数据框
a[1] <- c(6,7,8,9,10)a
#再往该数据框中添加新列 ”z“，包含元素”A“,"B","C","D","E", 并输出新的数据框
a$z <- c("A","B","C","D","E")
a#用运算符 %in% 输出 y、z 列 与第一、二行
b = a[ ,names(a)%in%c("y","z")]
b[1:2,]#-----end-----
运行结果为:
六. R语言的数据结构—因子
6.1 知识描述
我会介绍R语言中的因子，也会顺便介绍一些常用的功能函数。然后，就轮到你来亲自上手，简单操作一下这些数据结构了哟，需要使用到的函数都在下面的相关知识里~
6.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
factor(): 用来建立因子的函数；
nlevels(): 返回因子中的水平个数；
levels(): 返回因子水平目录；
ordered(): 创建有序因子。
6.2.1 因子
因子在很多书上都将的很学术，让人感觉云里雾里的，其实呢，简单来说，在 R中，因子就是分类数据。
比如说，狗狗可以分类成“大型犬”“中型犬”“小型犬”，那“狗狗”就是顺序型的因子，它有3种水平（level），分别是“大型犬”“中型犬”“小型犬”。
那还有一些因子其实是无法比较大小的，我们叫它名义型的因子，比如政治倾向中的2种level，“左派”和“右派”。
6.2.2 创建因子
那我们先来举个例子，看看最基本的因子怎么创建吧。
性别属于名义型数据，有“m”（male，男性）与“f”（female，女性）两种可能的值。下面的例子中，创建了性别的因子，保存了男性的变量在sex中。
sex <- factor("m", c("m","f"))
sex
该因子可以包含值的水平被限制为“m” 和 “f” 。输出为下图：
6.2.3 如何访问因子中的数据
我们用函数levels()可以获得因子水平的名称。
levels()返回的是向量，所以咯，我们可以用索引获得各水平值。
我们还可以修改因子变量中的水平值，嗯，还是用levels()函数啊！
比如：我们把“m”修改为“male”。
6.2.4 因子中常用的函数
- 我们用nlevels()函数来获取因子水平个数；
- 我们用ordered()函数来设置水平值的顺序。
比如：
不错，女士优先！我把女士放前边了，大家能看到结果中，“female”在“male”的前边，哈哈！
6.3 小测
#----start----#读取学生在作业1737中的表现
choice <- read.csv('user_choice_1737.csv')#查看数据框choice的数据结构
str(choice)#学生们的选择题答案存在了choice_position列里，查看choice_position里的因子水平名称
stu <- choice[ ,names(choice)%in%c("choice_position")]
postion <- factor(stu)
levels(postion)
ordered(postion,c("B","A","C","D"))
#choice_position里的因子水平分别是A，B，C，D，但是选B选项的人最多
#请按B，A，C，D的顺序给因子水平排序，并输出choice$choice_position#-----end-----
运行结果为:
七. R语言的数据结构 — 列表
7.1 知识描述
我会介绍R语言中的列表，也会顺便介绍一些常用的功能函数。然后，就轮到你来亲自上手，简单操作一下这些数据结构了哟，需要使用到的函数都在下面的相关知识里~
7.2 相关知识
需要认真学习以下函数：
list(): 用来建立列表的函数。
7.2.1 列表
列表（list）是R的数据类型中最复杂的一种。它可以包罗万象，什么都存!
某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至其他列表的组合。
7.2.2 创建列表
R中的列表与其他语言中的散列表（Hash table）或字典（Dictionary）非常类似，就是说，列表是以（键，值）对的形式保存数据的关联数组（Associative Array）。
那我们先来举个例子，看看列表是怎么创建的吧。
x <- list(name="foo", heigth=70)
得到的结果是：
该列表有2个成分，一个字符串和一个标量。
再复杂一点：
list(a=list(val=c(1,2,3)), b=list(val=c(1,2,3,4)))
看看得到什么样的结果：
列表嵌套列表哟！
7.2.3 如何访问列表中的数据
访问列表中的数据，我们既可以使用索引又可以使用对象名。
输出列表时，其中的每个对象都会以$name的形式罗列出来。使用x$name形式可以访问对象的数据。
举个例子：
x <- list(name="foo", height=c(1, 3, 5))
x$name
x$height
返回结果是：
恩~有很多小伙伴可能看到x[n]和x[[n]]觉得很困惑，长得差不多，多一个括号会有多大的不同呢？
那我告诉你哟，x[n]返回的是(name, value)的子列表，不是value！
而x[[n]]返回的是对象的value！
看个例子你就懂了：
x <- list(name="foo", height=c(1, 3, 5))
x[1]
x[[1]]
x[1]返回的是：
x[[1]]返回的是：
7.3 小测
#----start----#创建一个列表，该列表有4个对象，分别是g、h、j、k
#其中对象 g 的 name 为 title，对象 h 的 name 为 ages，其他对象没有 name
#g 为 标量字符串“My First List”
#h 为数值向量，包含元素 25，26，18，39
#j 为 5*2 的矩阵，元素为1：10
#k 为字符串向量，包含元素 “one”，“two”，“Three”
#输出该列表
list1 <- list(title="My First List", ages=c(25,26,18,39),matrix(1:10, nrow=5),c("one","two","Three"))
list1#输出该列表的第二个对象的 value
list1[[2]]#输出该列表第三个对象
list1[3]#输出“ages”的value
list1$ages#-----end-----
运行结果为:
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