京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言之数据结构
R语言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、列表、因子。
1.标量:标量是只包含一个元素的向量
|
1
2
3
|
> a <- 1; # 数值型
> b <- "China"; # 字符型
> c <- TRUE; # 逻辑型
|
2.向量:向量用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。通过c()函数来创建向量
|
1
2
3
|
> d <- c(1,2,3);
> e <- c("China","USA");
> f <- c(T,F,F,T);
|
3.矩阵(matrix):矩阵是一个二维数组,每个元素都拥有相同的模式(数值型、字符型、逻辑型),一般通过函数matrix()来创建矩阵
matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) data:包含了矩阵的元素; nrow 和 ncol:用于指定矩阵的行数和列数; byrow=F:默认创建的矩阵按照列进行排列; dimnames:创建矩阵时可以设置行和列的名称(必须为列表形式);
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
|
> m1 <- matrix(1:8,nrow=4)
#默认按列填充
> m1
[,1] [,2]
[1,] 1 5
[2,] 2 6
[3,] 3 7
[4,] 4 8
#设置byrow=T,将元素按照行进行填充
> m2 <- matrix(1:8,nrow=4,byrow=T)
> m2
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
[3,] 5 6
[4,] 7 8
# 设置矩阵行和列的名称
> m3 <- matrix(1:8,nrow=4,byrow=T,dimnames=list(c("r1","r2","r3","r4"),c("c1","c2")))
> m3
c1 c2
r1 1 2
r2 3 4
r3 5 6
r4 7 8
|
4.数组(array):与矩阵类型,但是维度可以大于2,数组可以通过array()函数进行创建;数组中的数据也只能拥有一种模式(数据类型),如果数组中的数据有其他的数据类型,R会自动将所有数据转换为同一模式
array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL) data:包含了数组中的数据; dim:是一个数值型的向量,给出了各个维度下标的最大值; dimnames:各个维度名称标签的列表;
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
> arr <- array(1:24,dim=c(4,3,2))
> arr
, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 13 17 21
[2,] 14 18 22
[3,] 15 19 23
[4,] 16 20 24
|
5.数据框(data.frame):数据框类似于二维表格,包含行和列,是R中最常处理的数据结构。不同的列可以包含不同的模式,每一列数据的模式必须唯一;数据框可以通过函数data.frame()进行创建data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())row.names:设置数据框行的名称; check.rows:默认为FALSE,检查行的名称和数量是否一致; check.names:逻辑值,默认为TRUE,如果为TRUE,变量的名称不能够重复,如果重复,则R会自动进行转换以保证列名不同; stringsAsFactors :是否将字符串转换为因子(factor)类型,stringsAsFactors 默认为TRUE,即default.stringsAsFactors()的值为TRUE,将字符串转换为因子;
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
> g <- data.frame(a=c(1,2,3),a=c(4,5,6),row.names=c("n1","n2","n3"),check.names=T)
> g
a a.1
n1 1 4
n2 2 5
n3 3 6
> g["a.1"] #由于数据框g有重复列名a,因为设置了check.names=T,R内部会自动将第二列的列名a转换为a.1
a.1
n1 4
n2 5
n3 6
|
6.列表(list):是一个有序对象的集合,列表允许整合若干对象到单个对象名下,可以通过list()函数进行创建
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
> k <- list(d=5:9,e="China") # 创建列表k,包括d和e两个对象
> l <- list(title="mylist",a=1:3,b=matrix(1:8,nrow=2),c=c("one","two"),k) #创建列表l,l列表中包含了列表k(列表中也可以包含列表对象)
> l
$title
[1] "mylist"
$a
[1] 1 2 3
$b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 3 5 7
[2,] 2 4 6 8
$c
[1] "one" "two"
[[5]]
[[5]]$d
[1] 5 6 7 8 9
[[5]]$e
[1] "China"
|
7.因子(factor):类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子。因子型数据在计算机内部存储为整型数据,因子水平属性将每个整型数据映射到一个因子水平上。因为整型数据占的存储空间较少,因 此这种方式比字符串向量更节省存储空间。
factor(x = character(), levels, labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) x:用于转换为因子的字符向量数据; levels:因子水平向量,因子型变量可以取得的所有值被称为因子水平; labels:字符型向量,labels与levels有相同的数量或者只有一个; excelude:生成水平时要去除的水平; ordered:默认为FALSE,设置为TRUE,表示有序型变量,用以确定levels 是否应该被视为有序的(按照给定的顺序); nmax: 设定水平数量的上限值
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
> x <- factor(x=c("middle","small","big","large"),levels=c("small","middle","big","large"),ordered=T)
> x
[1] middle small big large
Levels: small < middle < big < large # R在输出有序因子时会显示因子水平的顺序
> y <- factor(x=c("middle","small","big","large"),levels=c("small","middle","big","large"),ordered=T,labels=c(1,2,3,4))
> y
[1] 2 1 3 4
Levels: 1 < 2 < 3 < 4
> z <- factor(x=c("middle","small","big","large"),levels=c("small","middle","big","large"),exclude=c("small","middle"))
> z
[1] <NA> <NA> big large # 由于去除了水平small和middle,所以原始数据中水平为small和middle的值输出为NA
Levels: big large
> x.integer <- unclass(x) # 通过移除因子x的类属性创建整型向量x.integer 注意此时因子x本身并没有发生变化
> x.integer
[1] 2 1 3 4
attr(,"levels")
[1] "small" "middle" "big" "large"
> class(x.integer)
[1] "integer"
|
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28