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《R语言实战学习笔记-第四章.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、第四章基本数据管理4.1一个示例l代码：创建一个数据框>manager<-c(1,2,3,4,5)>date<-c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")>country<-c("US","US","UK","UK","UK")>gender<-c("M","F","F","M","F")>age<-c(32,45,25,39,99)>q1<-c(5,3,3,3,2)>q2<-c(4,5,5,3,2)>q3<-c(5,2,5,4,1)>q4<-c(5,5,5,NA,2)>q5<-c(5,5,2,NA,1)>le
2、adership<-data.frame(manager,date,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5,stringAsFactors=F)4.2创建新变量l算术运算符：x%%y取余；x%/%y取整l代码：创建新变量：>mydata<-data.frame(x1=c(2,2,6,4),x2=c(3,4,2,8))方法一：>mydata$sum<-mydata$x1+mydata$x2>mydata$mean<-(mydata$x1+mydata$x2)/2方法二：>attach(mydata)>mydata$sumx<-x1+x2>mydata
3、$mean<-(x1+x2)/2>detach(mydata)方法三：（此方法将运算结果保存在了原始数据表格里）>mydata<-transform(mydata,sumx=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2)>mydata4.3变量的重编码l逻辑运算符：==严格等于；!=不等于；!x非x；x
4、yx或y；x&yx和y；isTRUE(x)测试x是否为真l代码：将leadership表的连续型年龄变量重编码为类别型变量>leadership$age[leadership$age==99]<-NA方法一：>leadership$agecat[leadership$age>7
5、5]<-"Elder">leadership$agecat[leadership$age>=55&leadership$age<=75]<-"MiddleAged">leadership$agecat[leadership$age<55]<-"Young"方法二：>leadership<-within(leadership,{agecat<-NAagecat[age>75]<-"Elder"agecat[age>=55&age<=75]<-"MiddleAged"agecat[age<55]<-"Young"})4.4变量的重命名l直接调用交互式编辑器：fix(leaders
6、hip)；l编程形式：reshape函数包里的rename()函数调用格式为：rename(dataframe,c(oldname=”newname”,”oldname”=”newname”,…))例：>install.packages("reshape")>library(reshape)>leadership<-rename(leadership,c(manager="managerID",date="testDate"))l通过names()函数来重命名变量例：>names(leadership)[2]<-"testDate"4.5缺失值l检测缺失值是否存在：函数is.
7、na()例：>y<-c(1,2,3,NA)>is.na(y)输出[1]FALSEFALSEFALSETRUEl重编码某些值为缺失值例：>leadership$age[leadership$age==99]<-NAl在分析中排除缺失值删除所有包含缺失值数据的行：函数na.omit()例：>newdata<-na.omit(leadership)4.6日期值l日期格式：%d数字表示的日期，%a缩写的星期名，%A非缩写星期名，%m月份，%b缩写的月份，%B非缩写月份，%y两位数年份，%Y四位数年份l将字符串形式日期化为数值形式：as.date()函数调用格式：as.Date(x,”
8、input_pormat”)例：>mydate<-as.Date(c(“2007-06-22”,”2004-02-13”))l转换日期格式>strDates<-c("01/05/1965","08/16/1975")>dates<-as.Date(sreDates,"%m/%d/%Y")输出>dates[1]"1965-01-05""1975-08-16"l输出当前日期和时间>Sys.Date()>date()4.9数据集的合并l添加列：merge()函数调用格式：total<-merge(datafr
