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SNR - 第 3 集 - R 数据结构的简介
本集深入探讨 R 中可用的现装数据结构和数据类型。观看此视频后,你应该了解 R 中的基本类型和结构,并具备工作原理和交互的基本基础。
[00:00] - 简介
[00:30] - R 基本类型
[14:00] - 矢量
[21:22] - 列表
[25:35] - 矩阵
[31:24] - 数据帧
[38:50] - 不是典型的数组
[48:12] - 结论
演示的代码如下:
#Basic 数据类型演示
#install.packages(“magrittr”)
library(“magrittr”)
####---Numeric---####
x <- 10
y <- 15.3
class(x) #Defines 它的类型
class(y) #defines 它的类型
is.integer(x)
x + y
x - y
x * y
x / y
####---Integer---####
x <- as.integer(x)
x
class(x)
z <- x + y
class(z)
z
class(y)
class(x)
y <- as.integer(y)
y
class(y)
x + y
###---Complex Numbers---####
x <- 1i
class(x)
y <- -1
class(y)
z <- x + y
class(z)
sqrt(y)
y <- y + 0i
sqrt(y)
class(y)
####---Logical 值---####
x <- 0
y <- 2
x > y
x < y
x <- as.logical(x)
y <- as.logical(y)
x & x
x |Y
!x
x | !y
####---Character Values---####
x <- “Data4Bots”
y <- as.character(y)
paste(x, y)
paste(x,y, sep = '')
paste(x, y, sep = 'FOLLOW_ME_NOW_')
####---Vectors---####
x <- c(1,2,3,4,5)
class(x)
x
x + 2
x * 2
y <- c(“David”, “Lydia”, “Alice”)
y
y <- paste(y,“Crook”)
y %>% paste(“Crook”)
length(y)
y[1]
z <- c(x,y)
summary(z) #notice z 现在是所有字符
z <- as.numeric(z)
summary(z)
z
####---Lists---####
x <- list(1、1i、“cc”)
x
class(x)
x <- c(1,2,3,4)
y <- c(“David”, “Lydia”, “Alice”)
z <- list(x,y)
z
class(z)
length(z)
z[1]
z[[1]]
z[[1]][1]
z[[2]][2]
z <- list(z,x) #a 列表甚至可以包含列表和向量
z
####---Matrices---####
x <- matrix(
c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
nrow <- 2,
ncol <- 4,
byrow <- TRUE
)
x #notice 输出表示法
x[,1]
x[1,]
x * 2
x[1,] <- x[1,] * 2
x
as.character(x[1,])
x[1,] <- as.character(x[1,])
x
###---Data Frames---####
<F1.Name - c(“F1 R1”、“F1 R2”、“F1 R3”) #All 功能 1 的行
<F2.Name - c(“F2 R1”、“F2 R2”、“F2 R3”)#All 功能 2 的行
<F3.Name - c(“F3 R1”、“F3 R2”、“F3 R3”)#All 功能 3 的行
df <- data.frame(F1.名称,F2。名称,F3。数据帧的名称)#Combine
df$F1。名字
paste(df$F1.名称,“粘贴”)
df$F1。名称 <- paste(df$F1)。名称,“粘贴”)
df
df[1,]
#Mixed 类型
<F1.Name - 功能 1 的 c(1、1、3) #All 行
<F2.Name - c(1、1、6) #All 功能 2 的行
<F3.Name - c(“F3 R1”、“F3 R2”、“F3 R3”)#All 功能 3 的行
df <- data.frame(F1.名称,F2。名称,F3。数据帧的名称)#Combine
df[,1]
df$F1。名称 * df$F2。名字
paste(df$F1.名称 * df$F2。名称,df$F3。名称)
summary(df)
###---Arrays---####
x <- c(1,2,3,4,5,6)
y <- c(7,8,9,10,11,12)
z <- array(c(x,y), dim = c(3,2,2))
z
col.names <- c(“c1”, “c2”)
row.names <- c(“1”, “2”, “3”)
matrix.names <- c(“m1”, “m2”)
names - list(row.names <、col.names、matrix.names)
z <- array(c(x,y), dim = c(3,2,2), dimnames = names)
z
z[3,1,2] #3rd 行,第 1 列,第 2 个矩阵
z[3,,] #3rd 行、所有列、所有矩阵
z[,1,] #1st 列、所有行、所有矩阵
z[,,1] #first 矩阵
z * 2
summary(z)
plot(z)
本集深入探讨 R 中可用的现装数据结构和数据类型。观看此视频后,你应该了解 R 中的基本类型和结构,并具备工作原理和交互的基本基础。
[00:00] - 简介
[00:30] - R 基本类型
[14:00] - 矢量
[21:22] - 列表
[25:35] - 矩阵
[31:24] - 数据帧
[38:50] - 不是典型的数组
[48:12] - 结论
演示的代码如下:
#Basic 数据类型演示
#install.packages(“magrittr”)
library(“magrittr”)
####---Numeric---####
x <- 10
y <- 15.3
class(x) #Defines 它的类型
class(y) #defines 它的类型
is.integer(x)
x + y
x - y
x * y
x / y
####---Integer---####
x <- as.integer(x)
x
class(x)
z <- x + y
class(z)
z
class(y)
class(x)
y <- as.integer(y)
y
class(y)
x + y
###---Complex Numbers---####
x <- 1i
class(x)
y <- -1
class(y)
z <- x + y
class(z)
sqrt(y)
y <- y + 0i
sqrt(y)
class(y)
####---Logical 值---####
x <- 0
y <- 2
x > y
x < y
x <- as.logical(x)
y <- as.logical(y)
x & x
x |Y
!x
x | !y
####---Character Values---####
x <- “Data4Bots”
y <- as.character(y)
paste(x, y)
paste(x,y, sep = '')
paste(x, y, sep = 'FOLLOW_ME_NOW_')
####---Vectors---####
x <- c(1,2,3,4,5)
class(x)
x
x + 2
x * 2
y <- c(“David”, “Lydia”, “Alice”)
y
y <- paste(y,“Crook”)
y %>% paste(“Crook”)
length(y)
y[1]
z <- c(x,y)
summary(z) #notice z 现在是所有字符
z <- as.numeric(z)
summary(z)
z
####---Lists---####
x <- list(1、1i、“cc”)
x
class(x)
x <- c(1,2,3,4)
y <- c(“David”, “Lydia”, “Alice”)
z <- list(x,y)
z
class(z)
length(z)
z[1]
z[[1]]
z[[1]][1]
z[[2]][2]
z <- list(z,x) #a 列表甚至可以包含列表和向量
z
####---Matrices---####
x <- matrix(
c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
nrow <- 2,
ncol <- 4,
byrow <- TRUE
)
x #notice 输出表示法
x[,1]
x[1,]
x * 2
x[1,] <- x[1,] * 2
x
as.character(x[1,])
x[1,] <- as.character(x[1,])
x
###---Data Frames---####
<F1.Name - c(“F1 R1”、“F1 R2”、“F1 R3”) #All 功能 1 的行
<F2.Name - c(“F2 R1”、“F2 R2”、“F2 R3”)#All 功能 2 的行
<F3.Name - c(“F3 R1”、“F3 R2”、“F3 R3”)#All 功能 3 的行
df <- data.frame(F1.名称,F2。名称,F3。数据帧的名称)#Combine
df$F1。名字
paste(df$F1.名称,“粘贴”)
df$F1。名称 <- paste(df$F1)。名称,“粘贴”)
df
df[1,]
#Mixed 类型
<F1.Name - 功能 1 的 c(1、1、3) #All 行
<F2.Name - c(1、1、6) #All 功能 2 的行
<F3.Name - c(“F3 R1”、“F3 R2”、“F3 R3”)#All 功能 3 的行
df <- data.frame(F1.名称,F2。名称,F3。数据帧的名称)#Combine
df[,1]
df$F1。名称 * df$F2。名字
paste(df$F1.名称 * df$F2。名称,df$F3。名称)
summary(df)
###---Arrays---####
x <- c(1,2,3,4,5,6)
y <- c(7,8,9,10,11,12)
z <- array(c(x,y), dim = c(3,2,2))
z
col.names <- c(“c1”, “c2”)
row.names <- c(“1”, “2”, “3”)
matrix.names <- c(“m1”, “m2”)
names - list(row.names <、col.names、matrix.names)
z <- array(c(x,y), dim = c(3,2,2), dimnames = names)
z
z[3,1,2] #3rd 行,第 1 列,第 2 个矩阵
z[3,,] #3rd 行、所有列、所有矩阵
z[,1,] #1st 列、所有行、所有矩阵
z[,,1] #first 矩阵
z * 2
summary(z)
plot(z)
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