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r语言如何读取向量中的每个数据
###关键词:特殊的R包-devtools;;包的存放路径;向量;提取元素;数值型向量和逻辑型向量简介
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#devtools包是下载Github网站上包的前提R包
install.packages('devtools')
#加载R包
library(devtools)
#安装Github上的包所用的安装方式
install_github('lijian13/rinds')
#查看R包的存放路径
.libPaths()
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###R语言生成向量
x <- 1#" <- "快捷键:按住"alt" "-"
z <- 1:5#--[1] 1 2 3 4 5
a <- c(5,4,3,1,2)
#查看两个向量是否一样
identical(a,z)#生成:[1] FALSE
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###提取相应元素:[]
b <- 1:10#生成1到10
b[1:4]#提取前四个元素--[1] 1 2 3 4
b[-c(2,3,4)]#剔除第几位元素。即剔除第2,3,4位的元素 --[1] 1 5 6 7 8 9 10
b2 <- c(1,4,'abc','hallo')#--b2 <- c(1,4,'abc','hallo')
###思考:
x <- 1:5
y <- 6:10
result <- x y#生成什么??
#生成如下
result#--[1] 7 9 11 13 15
x <- 1
result2 <- x y#又生成什么??
#结果如下
result2#--[1] 7 8 9 10 11
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###数值型向量和逻辑型向量
x <- 1
#查看变量的类别
class(x)#--[1] "numeric"
#判断变量是整形还是浮点型
is.integer(x)#--[1] FALSE//"1"在R语言中不是整形是浮点型
#R语言中为了正确生成最终数值,采用浮点型,例如:
3/2#--[1] 1.5//python中直接生成一个整数
#什么时候生成整型??
y <- 1:3
class(y)#--[1] "integer"
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###介绍两个常用函数seq和
#seq:生成一组有规律的向量
seq(from=1,to=5,by=0.5)#--[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
seq(from=1,to=5,by=1)#--[1] 1 2 3 4 5
seq(from=10,to=1,by=-1)#-- [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
seq(1,5,length.out = 8)#--[1] 1.000000 1.571429 2.142857 2.714286 3.285714 3.857143 4.428571 5.000000(输出8个数,首尾不变)
#或者length.out=len
seq(1,5,len=10)#-- [1] 1.000000 1.444444 1.888889 2.333333 2.777778 3.222222 3.666667 4.111111 4.555556 5.000000(生成10个数)
seq(1,5,along.with = 1:2)#--[1] 1 5
seq(1,5,along.with = 1:3)#--[1] 1 3 5
#rep:起重复作用
rep(c(1,3),times=5)#--[1] 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3
rep(c(1,3),each=5)#-- [1] 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3
rep(c(1,3),len=9)#--[1] 1 3 1 3 1 3 1 3 1
#length()函数怎么使用??如下例
x <- rep(1:2,time=4)
length(x)#--[1] 8
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###逻辑型向量——TRUE/FALSE//实际上是数值型向量,是一个披着羊皮的狼
#eg:
logit <- rep(c(TRUE,FALSE),len=5)
logit#--TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
sum(logit)#--3
#总结逻辑型向量应用:可以采用函数判断数据框或者一组数据中是否有缺失值,做一个sum,返回值就是无缺失值个数
#逻辑表达式
100>99#--TRUE
100=1#--Error in 100 = 1 : (do_set)赋值公式左手不对
100==1#--FALSE
logit2 <- c(100>99,100>201)
logit2#--TRUE FALSE
class(logit2)#--"logical"
#总结————有哪些逻辑运算符:">";"<";"==";">=";"<=";"!="
#或与非 <- &/|;如下例:
c(100>90 & 10>90)#--FALSE
c(100>90 | 10>90)#--TRUE
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