首先,mode和typeof可以归为一个类别,class是另外一个类别。mode和typeof描述的是数据在内存中的存储类型;class描述的是对象的类属性(比如马就是一个类,红马或者白马就是子类,张三的白马和李四的红马就是对象,马这个类有什么属性就是类属性,就像颜色,体重等等)因为历史的原因(更新过好多次,前身是S语言),所以R语言中数据对象的存储类型变化过好多次。mode和storage.mode得到的是一种比较古老的类型,来自于S语言,其中storage.mode比mode要更精确mode(3L) # numericstorage.mode(3L) # integertypeof 是一种最新的查看类型的函数,针对于R语言而非S语言,而且更为精确,更为细致storage.mode(`identical`) # functionstorage.mode(`if`)# functiontypeof(`identical`) # closuretypeof(`if`) # specialclass和oldClass返回对象的类属性。对于指定类属性的数据对象,class和oldClass的结果是一样的a=data.frame(1:10)oldClass(a) # "data.frame"class(a) # "data.frame"但是如果没有指定数据对象的类属性,那么oldClass返回NULL,而class会根据数据对象的存储类型(type)与维度属性来自动给出一个类属性oldClass(3L) # NULLclass(3L) # integerclass(structure(3L, dim=1)) # arrayclass(structure(3L, dim=c(1,1))) # matrix1、向量是用于存储数值型,字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c(),可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引,需要用[]。 2、矩阵是一个二维数组,每个元素都拥有相同的模式,可通过函数matrix()创建矩阵。 3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如,如果创建尺寸(2,3,4)的数组,那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。 4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型,当有多种模式的数据时,使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。 5、$ 被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。 6、attach()绑定数据集,detach()解除数据集。 7、with:attach,detach最好在单独的数据框内使用,在多个同名对象最好不要使用,函数with(),可以再具有多个同名对象的数据框内使用,但是必须加入花括号{},这样就无须担心名称冲突了,但是它也有局限性,赋值仅在此函数的括号内生效。 8、列表是一些对象的有序集合。 9,、数据导入 read.table(),其中header = T,代表第一行为变量名称,不作为数据,header = F相反。sep代表数据分隔符,txt为"\t",csv为","。 10、table函数,用 table() 函数统计因子各水平的出现次数(称为频数或频率)。 >sex = c("女","女","女","男","男") >table(sex) >sex 男 女 2 3 求众数 >aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))] >aim 女 3 > max(table(sex)) [1] 3 > table(sex)==max(table(sex)) sex 男 女 FALSE TRUE 11、 无尺度网络: 是指在某一复杂的 系统 中,大部分节点只有少数几个连结,而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”,所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的,因此,凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。 12、options(stringsAsFactors = F) #在调用as.data.frame的时,将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。 13、class():查看数据结构:vector、matrix、array、dataframe、list。 14、str():作用用英语来表示是:check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。 15、mode() :查看数据元素类型。 16、typeof() :查看数据元素类型,基本等同于mode(),比mode()更为详细。 17、example():假设有一个函数foo,example("foo"),函数foo的使用示例。 18、apropos():列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。 19、data():列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。 20、ls():列出当前工作空间中的对象。 21、rm():移除(删除)一个或多个对象。 22、history(#):显示最近使用过的#个命令(默认值为25)。 23、options():显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。 24、boxplot():生成盒型图。 25、sum():计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。 26、median():计算中位数。 27、cbind():以列结合变量。cbind(x,y,z)。 28、rbind():以行结合变量。 29、vector():以向量形式结合数据。vector(length = 10)。 30、rep():以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10) 31、seq():生成一个有序的数列。seq(1,10)。 32、dim():矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。 33、scan():从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。 34、write.table():把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。 35、order():确定数据的顺序。order(x)。 36、merge():合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。 37、str():显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。 38、factor():定义变量作为因子。factor(x)。 39、tapply():tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd,var,length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。 40、下一页介绍了sapply和lapply。 41、summary():计算基本信息。 42、table():计算列联表,统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。 43、plot():y对x的图形。pch形状,col颜色。 44、par():par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1)) mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小,底部、左侧、顶部、右侧。 45、paste():将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。 46、log(): log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。 47、%in%: a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3) b<-c(1,13,11,1313,434,1) a%in%b # 返回内容# [1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE # 取反操作 !(a%in%b) 48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序 rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩 order()函数返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等(位置索引) arrange()函数(需加载dplyr包)针对数据框,返回基于某列排序后的数据框,方便多重依据排序。 49、subset(): df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )df <- subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c
r语言中的class,mode和typeof的区别
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