R语言的数据结构有哪些_光环大数据培训
R语言-数据类型、结构以及对象类型1
R语⾔-数据类型、结构以及对象类型1R语⾔-数据类型|数据结构|对象类型⽬录 1. 数据类型 2. 数据结构 3. 对象类型1. 数据类型 向量的类型：mode()返回的结果logical（逻辑型）numeric（数值型）complex（复数型）character（字符型） 其中integer 和 double 在mode() 时返回的都是 numericfactor 在 mode() 时返回的也是 numeric 其它类型listS4 检验对象的类型is.logical()is.numeric()is.integer()is.double()is.factor()plex()is.character() 强制转换as.logical()as.numeric()-- as.integer()-- as.double()-- as.factor()plex()as.character() R特殊值数据# 为确保所有数据都能被正确识别、计算或统计等，R定义了⼀些特殊值数据：NULL：空数据NA：表⽰⽆数据NaN：表⽰⾮数字inf：数字除以0得到的值# 判断⼀个object （x）是不是属于这些类型有相应的函数：is.null(x)is.na(x)is.nan(x)is.infinite(x) R中获取数据类型信息的⼀些有⽤函数 R语⾔的对象“类”很多，虽然我们不可能⼀⼀去详细学习，但接触到⼀类新数据时我们需要了解⼀些基本信息才能进⾏进⼀步的操作。
R 提供了⼀些⾮常有⽤的⽅法（函数）。
getClass( )函数我们前⾯已经见过了，它的参数是表⽰类的字符串。
class( )可获取⼀个数据对象所属的类，它的参数是对象名称。
str( )可获取数据对象的结构组成，这很有⽤。
mode( )和storage.mode( )可获取对象的存储模式。
2. 数据结构 R中的数据结构主要⾯向《线性代数》中的⼀些概念，如向量、矩阵等。
R语言(介绍)
• R免费 • R 资源公开(不是黑盒子,也不是吝啬鬼) • R可以在UNIX, Linux, Windows和OS X运行. • R 有优秀的内在帮助系统. • R有优秀的画图功能 • 学生能够轻松地转到商业支持的 S-Plus程序(如果
需要使用商业软件) • R语言有一个强大的,容易学习的语法,有许多内在
Packages （继续）
• MASSMain Package of Venables and Ripley's MASS • methodsFormal Methods and Classes • mgcvGAMs with GCV smoothness estimation and GAMMs by REML/PQL • multtestResampling-based multiple hypothesis testing • nlmeLinear and nonlinear mixed effects models • nnetFeed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models • nortestTests for Normality • outliersTests for outliers • plsPartial Least Squares Regression (PLSR) and Principal Component Regression (PCR) • pls.pcrPLS and PCR functions • rpartRecursive Partitioning • SAGxStatistical Analysis of the GeneChip • smaStatistical Microarray Analysis • spatialFunctions for Kriging and Point Pattern Analysis • splinesRegression Spline Functions and Classes • statsThe R Stats Package • stats4Statistical Functions using S4 Classes • survivalSurvival analysis, including penalised likelihood. • tcltkTcl/Tk Interface • toolsTools for Package Development • utilsThe R Utils Package
全面的R语言统计检验方法_光环大数据培训机构
全面的R语言统计检验方法_光环大数据培训机构统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。
主要分5个步骤：建立假设求抽样分布选择显著性水平和否定域计算检验统计量判定假设检验(hypothesis test)亦称显著性检验(significant test)，是统计推断的另一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差别。
假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同，目的是评价两种不同处理引起效应不同的证据有多强，这种证据的强度用概率P来度量和表示。
除t分布外，针对不同的资料还有其他各种检验统计量及分布，如F分布、X2分布等，应用这些分布对不同类型的数据进行假设检验的步骤相同，其差别仅仅是需要计算的检验统计量不同。
正态总体均值的假设检验t检验t.test() => Student’s t-Testrequire(graphics)t.test(1:10, y = c(7:20)) # P= .00001855t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245 -- 不在显著## 传统表达式with(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2])) Welch Two Sample t-testdata: extra[group == 1] and extra[group== 2]t = -1.8608, df = 17.776, p-value = 0.07939alternative hypothesis:true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-3.3654832 0.2054832sample estimates:mean of x mean of y 0.75 2.33 ## 公式形式t.test(extra ~ group, data = sleep) Welch Two Samplet-testdata: extra by groupt = -1.8608, df = 17.776, p-value =0.07939alternative hypothesis: true difference in means is not equal to095 percent confidence interval: -3.3654832 0.2054832sampleestimates:mean in group 1 mean in group 2 0.752.33单个总体某种元件的寿命X（小时）服从正态分布N（mu,sigma^2），其中mu、sigma^2均未知，16只元件的寿命如下；问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时。
R语言课件(简略版)ppt课件
;
29
三、R语言的数据结构
3、rep(n1,n2) #生成n1重复n2次的向量 > rep(2,3) [1] 2 2 2 > rep(1:5,2) [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 > rep(1:5,1:5) [1] 1 2 2 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 5 > rep(1:5,rep(2,5)) [1] 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5
• 或者使用’单引号作为定界符
例如：'Tom said:"Hello!"'、'Tom said:\"Hello!\"'
• 对于单引号也是一样。 例如：'13\ '12 '、 "13 '12"、"13\'12"
;
18
三、R语言的数据结构
逻辑型： • TRUE • FALSE • 缺失数据用NA（Not Available的意思）来表
5）x || y
逻辑或
若x和y为向量只比较第一个元素。
6） xor(x,y) 异或
两个逻辑值不相同，则异或结果为真。反之，为假。
;
12
二、R语言的基本语法
6、求助符号 1） ？ 2） help()
;
13
7、常量和变量
1）常量是其值不变的量，如1234，“abc"等数值、 字符串和逻辑值等。
2）变量是其值可变的量，如x<-3，x就是一个变量， 当x<-4时，x的值被重新赋值为4。变量名由字母、 数字和下划线组成，变量的第一个字符为字母。
;
6
一、一个简短的R会话
R语言入门
R语言介绍
四、R的使用
R是一种区分大小写的解释型语言。你可以在命令提示符（> ）后每次输入并执行一条命令。
基本绘图
1、条形图
1.1 简单的条形图
例. 使用”vcd”包中的数据集Arthritis（关于一项探索类 风湿性关节炎新疗法的研究结果）画条形图：
> install.packages(“vcd”) > library(vcd) > counts <- table(Arthritis$Improved)
标准差以及月龄和体重的相关度。 plot()：用图形展示月龄与体重的关系。
目录
1 2 3 4
R语言介绍 创建数据集
基本绘图 回归分析
创建数据集
数据集通常是由数据构成的一个矩形数组。按照个人要求的格式 来创建含有研究信息的数据集，这是任何数据分析的第一步。在R中 ，这个任务包括以下两步：
选择一种数据结构来存储数据； 将数据输入或导入到这个数据结构中。
创建数据集
二、数据的输入
导入Excel数据：①读取一个Excel文件的最好方式，就是在Excel中将 其导出为一个逗号分隔文件（csv），再导入。
②也可以用xlsx包直接地导入Excel工作。此方式需要先下载和安装 xlsxjars和rJava包，以及一个正常工作的Java安装（ ）
R语句由函数和赋值构成。R使用<-，而不是传统的=作为赋 值符号。例如：x<-rnorm(5)
*创建了一个名为x的向量对象，它包含5个来自标准正态分布 的随机偏差。
《R语言数据分析》课程教案(全)
《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。
大数据R语言介绍
SparkR
将DataFrame转化为Spark SQL； SparkR提供了对HQL的支持和API，但是Hive适合用来对一段 时间内的数据进行分析查询
3. SparkR的安装
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5 . 3 S pa r k R
5.3.3 SparkR 使用
创建SparkSession
SparkSession（即Spark会话）是SparkR的切入点，
它使得R程序和Spark集群相互通信 根据需要从本地R数据框（R data frame），Hive
创建SparkDataFrmes
情感分析等。
R语言与数据挖掘有关的任务视图
MachineLearning：主要涉及机器学习和统计学习功能 Cluster：主要涉及聚类分析和有限混合模型 TimeSeries：主要涉及时间序列分析 Multivariate：主要用于多元统计分析及其算法 Spatial：主要用于空间数据分析
5.3.1 SparkR 简介 SparkR就是用R语言编写Spark程序，它允许数据科学家分析大规模的数据集，并 通过R Shell交互式地在SparkR上运行作业上 SparkR的核心是SparkR DataFrame，数据组织成一个带有列名的分布式数据集
1
taFrames的数据来源非常广泛 高扩展性 DataFrames的优化 对RDD API的支持
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5.1 R语言简介
丰富的数据读取和存储能力
读取
R语言
存储
可以保存和加载R语言的数据，与R.data的交互是通过R语言的save( )函数和
load()函数实现的 能够加载和导出.csv文件（write.csv()函数和read.csv()函数）
R语言基础数据类型...
R语言基础数据类型...R语言主要有三种基本的数据类型，分别是数值型（Numeric）、整型（integer）以及字符型（character）。
一、数据类型1.数值型（Numeric）数值型（Numeric）分为双整型（double）和整型（integer）两种（1）双整型（double）双整型数据，可正可负，可大可小，可含小数可不含。
R中键入的任何一个数值都默认以double型存储。
可以使用typeof() 函数进行查看数据类型1.> typeof(1)#查看“1”的数据类型2.[1] "double" #输出结果为双整型（2）整型（integer）顾名思义，只能用来储存整数。
在计算机内存中，整型的定义方式要比双整型更加准确（除非该整数非常大或非常小）1.> typeof(1L)#在数字后面加大写字母L，申明该数字以整型方式储存。
2.[1] "integer"3.> as.integer(-3.14)#将双整形转换为整型4.[1] -35.> as.integer(-3.99)#只取整数部分，不会进行四舍五入6.[1] -32.字符型（character）字符型向量用以储存一小段文本，在R中字符要加双引号表示字符型向量中的单个元素被称为“字符串（string）”，注意：字符串不仅可以包含英文字母，也可以由数字或符号组成1.> typeof("Hello world") #字符型要加双引号表示2.[1] "character"字符串常用函数举例1.> a<-"Hello world"#赋值2.> nchar(a)#计算字符串长度3.[1] 114.#大小写转换5.> toupper(a)6.[1] "HELLO WORLD"7.> tolower(a)8.[1] "hello world"9.#字符转连接10.> paste("hello","world",sep="_")11.[1] "hello_world"3.逻辑型（logical）用以储存TRUE（真）和FALSE（假），在实际使用过程中，可以简写成T/F。
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R语言的数据结构有哪些_光环大数据培训
路情说：数据结构是数据的组织形式。
R语言的数据结构包括向量、因子、矩阵、数据框、列表和时间序列等。
1 向量
向量函数vector，等效函数有numerical()、logical()和character()。
> vector(mode=”logical”,length=2)
[1] FALSE FALSE
2 因子
因子函数factor，举例说明。
例一
> factor(1:10)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Levels: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> factor(1:4,levels=1:5)
[1] 1 2 3 4
Levels: 1 2 3 4 5
例二
> factor(1:3,labels=c(“A”,”B”,”C”))
[1] A B C
Levels: A B C
> factor(1:5,exclude=4)
[1] 1 2 3 <NA> 5
Levels: 1 2 3 5
3 矩阵
矩阵用matrix函数来创建，举例说明。
例一
> matrix(data=5,nr=2,nc=2)
[,1] [,2]
[1,] 5 5
[2,] 5 5
> matrix(1:6,2,3)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
> matrix(1:6,2,3,byrow=TRUE)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
例二利用维数函数来创建矩阵
> N <- 1:15
> N
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
> dim(N) <- c(3,5)
> N
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 4 7 10 13
[2,] 2 5 8 11 14
[3,] 3 6 9 12 15
4 数据框
数据框利用data.frame函数直接创建，或者利用read.table间接创建。
数据框中向量需要有相同的长度，若是不相等，则整次循环填充。
> a<-1:4;b<-10
> data.frame(a,b)
a b
1 1 10
2 2 10
3 3 10
4 4 10
5 列表
列表可以利用list函数创建
> x<-1:4;y<-2:4
> L1<-list(x,y);L2<-list(A=x,B=y)
> L1
[[1]]
[1] 1 2 3 4
[[2]]
[1] 2 3 4
> L2
$A
[1] 1 2 3 4
$B
[1] 2 3 4
> names(L1)
NULL
> names(L2)
[1] “A” “B”
6 时间序列
时间序列利用ts函数创建。
例一
> ts(1:47,frequency=12,start=c(1959,2))
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1959 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1960 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
1961 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
1962 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
例二
> ts(matrix(rpois(36,5),12,3),start=c(1961,1),frequency=12)
Series 1 Series 2 Series 3
Jan 1961 4 9 7
Feb 1961 4 3 0
Mar 1961 4 3 6
Apr 1961 10 5 8
May 1961 8 2 6
Jun 1961 2 5 3
Jul 1961 5 5 4
Aug 1961 2 10 7
Sep 1961 4 3 1
Oct 1961 11 5 5
Nov 1961 4 4 6
Dec 1961 7 6 9
问题三：R语言如何构造和求解表达式？
路情说：表达式即为有效的命令。
利用函数expression构造不被求值的表达式，利用eval函数求解表达式的值。
> x1<-3;
> y1<-4;
> exp1<-expression(x1/y1)
> exp1
expression(x1/y1)
> eval(exp1)
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