R语言数据类型numeric

Python09

R语言数据类型numeric,第1张

尽管有很多类型的R对象,经常使用的就只有:矢量、列表、矩阵、数组、因子、数据帧,这些对象中最简单的是向量对象,并且这些原子向量有六种数据类型,也称为六类向量。 其他R对象建立在原子向量之上。

以下直接说遇到的问题:

在做数据帧的列添加直接用的cbind():

之后再继续进行回归分析,结果出现一下问题:

之后经过检查是因为数据类型不对:

应该和原来数据保持数据类型相同才可以,我的解决方法是,先添加的列进行创建一个单独的数据帧data.frame(),将数据类型转换成和原来数据帧相同的数据类型numeric

>add<-data.frame(addc=c('1','5','6','8','7','9','6','8','0','2','5','1','8','9','10','5','6','10','15','4','0','5','8','3','5','7','9','12','3','8','5','0'))

>add<-as.numeric(add$addc)

>str(add)

>input<-mtcars[]

>print(input)

>str(input)

>>add_new<-cbind(input,add)

>str(add_new)

再进行回归分析就不会出现以上问题了

问题解决!

另外补充将file中的数据转换成numeric:

R语言支持的数据类型

数值型(numeric)

复数型(complex)

逻辑型(logical)

字符型(character)

R语言的数据对象类型包括:

标量(Scalar)

向量(Vector) :一个向量只能有一种数据类型

因子(Factor):一个因子只能有一种数据类型

矩阵(Matrix) :一个矩阵只能有一种数据类型

数组(Array) :一个数组里面的每个元素只能有一种数据类型,不同元素的类型可以不同

列表(List) :允许不同的数据类型

数据框(Data frame):不同的列的数据类型允许不同

查看数据特征: