数据框是一种数据集的类型，是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型。
数据框每列是一个变量，每行是一个观测。可以看成是矩阵的推广，也可看作一种特殊的列表对象
>name <- c('Mr A', 'Mr B', 'Mr C')
>group <- rep(1, 3)
>score <- c(69,
71, 92)
>dd <- data.frame(name, group, score) #dd为数据框，把不同类型的三个向量合并
>dd$name #选择name列或者dd[,1]
[1] Mr A Mr B Mr C
>dd[1,]
#选择第一行数据
name group score
1 Mr A 169
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刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题：不知道该先学习哪种编程语言。不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。
事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。
我给你的建议就是：先学习R语言
因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”
这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。
使用R语言的公司
在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook都有使用R语言数据科学家。
除了像Google，Facebook和微软这样的科技巨头，R语言在美国银行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。
R语言在学术界很受欢迎
R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎，最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。
R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。
换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时，他们又将产生对R语言人才的需求。
此外，随着数据科学的成熟，商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时，学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。
通过R语言学习“数据科学的技能”是最简单的
然而，R语言的普及性并不是学习R语言的唯一原因。
在选择语言时，你需要一种在这些领域都具有重要功能的语言。同时你需要执行这些任务的工具，以及在你所选语言中来学习这些技能的资源。
如上所述，你更多地需要关注流程和技术，而不是语法。
你需要学习如何解决问题。
你需要学习如何在数据中找到真知灼见。
为此，你需要掌握数据科学的3个核心技能领域：数据处理，数据可视化和机器学习。在R语言中掌握这些技能将比任何其他语言都容易。
数据处理
一般来说，数据科学中80%的工作都是数据处理。通常情况下，你需要花费大量时间来整理你的数据。R语言中有一些很棒的数据管理工具。
R语言中的dplyr包使数据处理变得容易，这可以大大简化数据处理的工作流程。
数据可视化
ggplot2是最佳的数据可视化工具之一。ggplot2的好处是，在学习语法的同时，还学习如何思考数据可视化。
所有的统计可视化都有很深层的结构。存在构建数据可视化的高度结构化框架，ggplot2基于该框架。
此外，当将ggplot2和dplyr组合在一起时，从数据中得出相关见解几乎毫不费力。
机器学习
最后，还有机器学习。虽然我认为大多数数据科学初学者不应该急于学习机器学习(首先掌握数据探索更为重要)，机器学习是一项重要的技能。当数据探索不再带来洞察力时，你则需要更强大的工具。
