R语言学习(3)

列表和数据框

1.列表

list函数创建列表

> (a_list <- list(c(1,1,2,5,14,42),month.abb,matrix(c(3,-8,1,-3),nrow=2),asin))

[[1]]

[1]  1  1  2  5 14 42

[[2]]

[1] "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"

[[3]]

[,1] [,2]

[1,]    3    1

[2,]   -8   -3

[[4]]

function (x)  .Primitive("asin")

给列表元素命名

> names(a_list) <- c("catalan","month","involutary","arcsin")

> a_list

$catalan

[1]  1  1  2  5 14 42

$month

[1] "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"

$involutary

[,1] [,2]

[1,]    3    1

[2,]   -8   -3

$arcsin

function (x)  .Primitive("asin")

列表长度是它顶层元素的数目：

> length(a_list)

[1] 4

列表没有维数

> dim(a_list)

NULL

使用as.list函数将向量转换成列表

> a_vector <- c(1,6,7,8)

> as.list(a_vector)

[[1]]

[1] 1

[[2]]

[1] 6

[[3]]

[1] 7

[[4]]

[1] 8

2.数据框

data.frame函数创建数据框

> (a_data_frame <- data.frame(x=letters[1:5],y=rnorm(5),z=runif(5)>0.5))

x           y     z

1 a  0.47620421  TRUE

2 b -0.04279112 FALSE

3 c  1.49076637 FALSE

4 d -0.41444402  TRUE

5 e -1.03173668  TRUE

每一列中的元素类型一样

基本数据框操作

t函数转置

> t(a_data_frame)

[,1]          [,2]          [,3]          [,4]          [,5]

x "a"           "b"           "c"           "d"           "e"

y " 0.47620421" "-0.04279112" " 1.49076637" "-0.41444402" "-1.03173668"

z " TRUE"       "FALSE"       "FALSE"       " TRUE"       " TRUE"

cbind, rbind连接数据框

> (a_data_frame <- data.frame(x=letters[1:5],y=rnorm(5),z=runif(5)>0.5))

x           y     z

1 a -0.17804129 FALSE

2 b -1.28864149 FALSE

3 c -0.99590504 FALSE

4 d  0.01776164 FALSE

5 e  1.37784685 FALSE

> (another_data_frame <- data.frame(z=rlnorm(5),y=sample(5),x=letters[3:7]))

z y x

1 2.6574401 4 c

2 3.3455939 3 d

3 0.4205031 1 e

4 3.3006536 5 f

5 1.7008018 2 g

> rbind(a_data_frame,another_data_frame)

x           y         z

1  a -0.17804129 0.0000000

2  b -1.28864149 0.0000000

3  c -0.99590504 0.0000000

4  d  0.01776164 0.0000000

5  e  1.37784685 0.0000000

6  c  4.00000000 2.6574401

7  d  3.00000000 3.3455939

8  e  1.00000000 0.4205031

9  f  5.00000000 3.3006536

10 g  2.00000000 1.7008018

> cbind(a_data_frame,another_data_frame)

x           y     z         z y x

1 a -0.17804129 FALSE 2.6574401 4 c

2 b -1.28864149 FALSE 3.3455939 3 d

3 c -0.99590504 FALSE 0.4205031 1 e

4 d  0.01776164 FALSE 3.3006536 5 f

5 e  1.37784685 FALSE 1.7008018 2 g

R语言学习(3)