list是个筐,什么都可以往里装,包括它自身.数据框是个二维数组,同列必须同类型,行随意.…

################################################### 问题:生成.操作数据框   18.4.27 怎么生成数据框 data.frame.,,及其相关操作 ??? 解决方案: iris[,2,drop = FALSE]   #用drop参数,控制截取的子集所生成变量的格式,为单列的"数据框" dfm1 <- cbind(c1,c2,c3,c4);   #cbind 要求向量c1 c2 c3 c4长度必须一样. dfm2 <-…

https://www.datamentor.io/r-programming/data-frame/ Check if a variable is a data frame or not We can check if a variable is a data frame or not using the class() function. > x SN Age Name 1 1 21 John 2 2 15 Dora > typeof(x) # data frame is a specia…

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -…

################################################### 问题:数据框 data.frame 查.排序等,   18.4.27 怎么对数据框 data.frame实施 查询位置.查询满足条件的个案数..排序. ??? 解决方案: #查询位置 weizhi <- which(iris$Sepal.Length >= 6.9)   #返回一个向量,显示的是所有 >=6.9的行的行号 max(iris$Sepal.Length)    #[1] 7…

例如将如下数据转换成data.frame型: l <- replicate( 5, list(sample(letters, 4)), simplify = FALSE ) => 用unlist拆分list后重构矩阵然后转换为data.frame lr <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=5, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE) lapply 函数和sapply函数 data.frame(matrix(lapply(l,…

1 向一个data.frame指定列插入一列新数据 1.1 插入一列到指定位置 y<-1:4 data1 <-data.frame(x1=c(1,3,5,7), x2=c(2,4,6,8),x3=c(11,12,13,14),x4=c(15,16,17,18)) data2<-cbind(data1[,1:2],y,data1[,3:ncol(data1)]) 插到data1末尾 data2<-cbind(data1,y) 插到第一列 data2<-cbind(y,data1…

概率基础和R语言 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域.让我们一起…

R的速度慢一直被人诟病,最近做一个比较大的dataset的分析,跑得实在太慢,发现症结是R的data frame的index太慢: 以下为测试: gene_list = 1:100000 eQTL_mat = matrix(nrow = length(gene_list), ncol = 7) # 创建一个matrix eQTL_df = as.data.frame(matrix(nrow = length(gene_list), ncol = 7)) # 创建一个data frame eQTL…

虽然R很强大,但如果对SQL非常熟悉,也不能浪费这项技能了,可以用上sqldf包,从example("sqldf")抄了几条用法放在这里,以后可能会用上. library("tcltk") a1r <- head(warpbreaks) a1s <- sqldf("select * from warpbreaks limit 6") a2r <- subset(CO2, grepl("^Qn", Plant)…