R语言中的matrix(矩阵),list(列表),data.frame(数据框)总结 | 您所在的位置:网站首页 › dataframe转换为列表后怎么提取元素 › R语言中的matrix(矩阵),list(列表),data.frame(数据框)总结 |
一、R语言中的矩阵matrix是一个二维的数组array,因此数组array的一些操作它也适用。 ①它与array相比,特有的是矩阵的一些运算,例如: 求维度:dim(A) 转置:t(A) 求行列式:det(A) 矩阵相乘:x%*%y 对角运算:diag(A) 求逆:solve(A,b) 求特征值和特征向量:eigen(A) 奇异值分解:svd(A) ②在多维数组中,apply函数可以只针对行或者列进行运算: > A=matrix(1:6,nrow=2);A [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > apply(A,1,sum) [1] 9 12 > apply(A,2,mean) [1] 1.5 3.5 5.5 第一个是对列求和,第二个是对行求均值。 二、列表list 列表是一种很特别的对象集合,每个元素的类型可以不同,元素本身可以允许是更复杂的数据类型,它的元素也可以是一个列表,(个人认为,与python中的list差不多)比如: > LST=list(name='louis',wife='lyla',children.no=3,child.ages=c(4,7,12)) > LST $name [1] "louis" $wife [1] "lyla" $children.no [1] 3 $child.ages [1] 4 7 12 下标中取下标: > LST[[4]][2] [1] 7 取元素: > LST[["name"]] [1] "louis" > LST["name"] $name [1] "louis" > LST$name [1] "louis" 列表值的修改: LST$name="ye" 增加一项家庭收入: LST$income=c(1980,1600) 总结:在R中,许多函数的返回值都是列表,如求特征值特征向量的函数eigen()、奇异值分解函数svd()和最小二乘函数lsfitUI等。所以list在R中的用处还是很广泛的。 > A [,1] [,2] [,3] [1,] 4 2 7 [2,] 5 5 5 [3,] 3 6 3 > svd(A) $d [1] 13.450720 4.049131 0.826238 $u [,1] [,2] [,3] [1,] -0.5761545 0.7349027 0.3577205 [2,] -0.6408954 -0.1345924 -0.7557367 [3,] -0.5072465 -0.6646826 0.5485418 $v [,1] [,2] [,3] [1,] -0.5227107 0.06732344 -0.8498477 [2,] -0.5501761 -0.78813250 0.2759590 [3,] -0.6512141 0.61181265 0.4490050 二、数据框data.frame,数据框的主要用途是保存在统计建模的数据,R的统计建模功能都需要以数据框作为输入数据,我们也可以把数据框当成一种矩阵来处理,在使用数据框的变量时候可以用“数据库名$变量名”的记法,同时可以用attach()函数、、 1.函数data.frame()生成数据框,其用法与list()函数相同,各自变量变成数据框的成分,自变量可以命名成为变量名,例如: > df=data.frame( + Name=c("A","B","C"), + Sex=c("F","F","M"), + Age=c(13,12,11), + Heigh=c(56.5,45.9,39.9)) > df Name Sex Age Heigh 1 A F 13 56.5 2 B F 12 45.9 3 C M 11 39.9 可以发现data.frame相当于数据库的一个表。列表和数据库可以相互转化。as.data.frame(LST)将列表LST转换为数据框, 2.数据框的引用 > df[1:2,1:2] Name Sex 1 A F 2 B F 3.attach()函数 > df$Weigh=c(123,134,114) > df Name Sex Age Heigh Weigh 1 A F 13 56.5 123 2 B F 12 45.9 134 3 C M 11 39.9 114 > attach(df) > df$r=Heigh/Weigh > df Name Sex Age Heigh Weigh r 1 A F 13 56.5 123 0.4593496 2 B F 12 45.9 134 0.3425373 3 C M 11 39.9 114 0.3500000 > detach() 3.数据框的编辑edit() edit(df)会出现一个框图,让你手动填写,非常的方便。
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