R语言数据分析实战：数据结构（1）

一、数据集的概念

数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。表2-1提供了一个假想的病例数据集。

不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable），数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field），数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例（example）和属性（attribute）。

你可以清楚地看到此数据集的结构（本例中是一个矩形数组）以及其中包含的内容和数据类型。在表2-1所示的数据集中，PatientID是行/实例标识符，AdmDate是日期型变量，Age是连续型变量，Diabetes是名义型变量，Status是有序型变量。

R语言中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。表2-1实际上对应着R中的一个数据框。多样化的数据结构赋予了R极其灵活的数据处理能力。

R可以处理的数据类型（模式）包括数值型、字符型、逻辑型（TRUE/FALSE）、复数型（虚数）和原生型（字节）。在R语言中，PatientID、AdmDate和Age将为数值型变量，而Diabetes和Status则为字符型变量。另外，你需要分别告诉R：PatientID是实例标识符，AdmDate含有日期数据，Diabetes和Status分别是名义型和有序型变量。R将实例标识符称为rownames（行名），将类别型（包括名义型和有序型）变量称为因子（factors）。我们会在下一节中讲解这些内容，并在第3章中介绍日期型数据的处理。

二、数据结构

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均有所不同。图2-1给出了这些数据结构的一个示意图。

让我们从向量开始，逐个探究每一种数据结构。

一些定义

R语言中有一些术语较为独特，可能会对新用户造成困扰。在R中，对象（object）是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数，甚至图形。对象都拥有某种模式，描述了此对象是如何存储的，以及某个类，像print这样的泛型函数表明如何处理此对象。

与其他标准统计软件（如SAS、SPSS和Stata）中的数据集类似，数据框（data frame）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。

因子（factor）是名义型变量或有序型变量。它们在R中被特殊地存储和处理。

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。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。各类向量如下例所示：

这里，a是数值型向量，b是字符型向量，而c是逻辑型向量。注意，单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式（数值型、字符型或逻辑型）。同一向量中无法混杂不同模式的数据。

注意：标量是只含一个元素的向量，例如f <- 3、g <- "US"和h <- TRUE。它们用于保存常量。

通过在方括号中给定元素所处位置的数值，我们可以访问向量中的元素。例如，a[c(2, 4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元素。更多示例如下：

最后一个语句中使用的冒号用于生成一个数值序列。例如，a <- c(2:6)等价于a <- c(2,3, 4, 5, 6)。

2、矩阵

矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。可通过函数matrix创建矩阵。一般使用格式为：

其中vector包含了矩阵的元素，nrow和ncol用以指定行和列的维数，dimnames包含了可选的、以字符型向量表示的行名和列名。选项byrow则表明矩阵应当按行填充（byrow=TRUE）还是按列填充（byrow=FALSE），默认情况下按列填充。代码清单2-1中的代码演示了matrix函数的用法。

我们首先创建了一个5×4的矩阵①，接着创建了一个2×2的含列名标签的矩阵，并按行进行填充②，最后创建了一个2×2的矩阵并按列进行了填充③。我们可以使用下标和方括号来选择矩阵中的行、列或元素。X[i,]指矩阵X中的第i 行，X[,j]指第j 列，X[i, j]指第i 行第j 个元素。选择多行或多列时，下标i 和j 可为数值型向量，如代码清单2-2所示。

首先，我们创建了一个内容为数字1到10的2×5矩阵。默认情况下，矩阵按列填充。然后，我们分别选择了第二行和第二列的元素。接着，又选择了第一行第四列的元素。最后选择了位于第一行第四、第五列的元素。

矩阵都是二维的，和向量类似，矩阵中也仅能包含一种数据类型。当维度超过2时，不妨使用数组。当有多种模式的数据时，不妨使用数据框。

3、数组

数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：其中vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。代码清单2-3给出了一个创建三维（2×3×4）数值型数组的示例。
 

如你所见，数组是矩阵的一个自然推广。它们在编写新的统计方法时可能很有用。像矩阵一样，数组中的数据也只能拥有一种模式。

从数组中选取元素的方式与矩阵相同。上例中，元素z[1,2,3]为15。