R学习笔记

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R语言中的重要数据结构
1.向量  x<-c(1,2,3)
2.字符串  y<-"abc"  mode(y)
字符串操作函数：u<-paste("abc","de") v<-strsplit(u," ")
3.矩阵 m<-rbind(c(1,4),c(2,2)) m[1,2] m[1,]
《R语言实战》m<-matrix(1:20,nrow=5,ncol=4)
cells<-c(1,26,24,68) rnames<-c("R1","R2")
cnames<-c("C1","C2")
mymatrix<-matrix(cells,nrow=2,ncol=2,byrow=T,dimnames=list(rnames,cnames)) mymatrix
mymatrix<-matrix(cells,nrow=2,ncol=2,byrow=F,dimnames=list(rnames,cnames))mymatrix
4.列表 x<-list(u=2,v="abc") hn<-hist(Nile) str(hn) hnprint(hn)
5.数据框d<-data.frame(list(kids=c("jack","jill"),ages=c(12,10))) dd$ages
《R语言实战》patientid<-c(1,2,3,4) age<-c(22,24,35,35)
  diabetes<-c("type1","type2","type3","type4")
status<-c("poor","improved","excellent","poor")
patientdata<-data.frame(patientid,age,diabetes,status)
6.类？
7.拓展案例
getwd() setwd()
grade<-read.table("grade.txt",header=FALSE)
head(grade)
lma<-lm(grade[,2]~grade[,1])
attributes(lma)
lma$coef
lma
summary(lma)
lmb<-lm(grade[,2]~grade[,1]+grade[,3])

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关键词：学习笔记 习笔记 数据结构 R语言 R语言

$表示选取一个给定数据框中的某个特定变量
e.g.
patientdata$age
为简化$可以联合使用attach（），detach（）或单独使用with（）函数
一些基本概念：
数据框：不同的列包含不同的模式（数值型，字符型）的数据
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）
列表（list）：一般来说，列表就是一些对象（或成分，component）的有序集合，列表允许你整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。例如,某个列表中可能是若干个向量，矩阵，数据框，甚至是其他列表的组合。
行和列：row   column
字体：font
副标题：subtitle(简写sub)

因子的使用：
setwd("E:/R")
patientdata<-read.table("patient.txt",header=T)
diabetes<-factor(patientdata$diabetes)
summary(patientdata)

安装xlsx包
install.packsges("rJava")
install.packsge("xlsx")
library(xlsx)
??read.xlsx
x<-read.xlsx("tourism.xlsx","sheet4",header=T)

图形初步
x<-read.xlsx("tourism.xlsx","sheet4",header=T)
attach(x)
plot(x1,gross)
abline(lm(x1~gross))
title("regression of x1 on gross")
detach(x)
图形参数：
opar<-par(no.readonly=T)
par(lty=2,pch=17)
plot(dose,drugA,type="b")
par(opar)
符号和线条的图形参数：
pch cex lty lwd
颜色参数：
col col.axis col.lab col.main col.sub fg bg
文本属性：
cex cex.axis cex.lab cex.main cex.sub
字体：
font font.axis font.lab font.main font.sub ps family
图形尺寸与边界尺寸：
pin mai mar

标题：title
坐标轴:side at labele pos lty col las tck
次要刻度线：hmisc包中的minor.tick函数
参考线：abline()
图例：legend()
文本标注：text mtext

基本数据管理：
1.创建一个数据框
manager<-c(1,2,3,4,5)
data<-c("10/24/28","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
country<-c("US","US","UK","UK","UK")
gender<-c("M","F","F","M","F")
age<-c(32,45,25,39,99)
q1<-c(5,3,3,3,2)
q2<-c(4,5,5,3,2)
q3<-c(5,2,5,4,1)
q4<-c(5,5,5,NA,2)
q5<-c(5,5,2,NA,1)
ledership<-data.frame(manager,data,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5,stringsAsFactors=F)

创建新变量：
+ - * / ^或**求幂 %%求余, x%/%y整数除法
变量的重编码
< ,<=, >, >=, ==严格等于,!=不等于,!x非x,x|y    x或y,x&y   x和y,isTRUE(x)    测试x是否为TRUE
语句：variable[condition]<-expression 将仅在condition的值为TRUE 时执行赋值
例：
leadership$agecat[leadership$age  >75 ]<-"elder"
或者
leadership<-within(leadership,{
agecat<-NA
agecat[age>75] <-"elder"
agecat[age>=55&age<=75]<-"middle aged"
agecat[age<55]  <-"young"})
若干个程序包也提供了实用的变量编码函数，特殊的car包中的recode doby包中的recodevar
？？within   与函数with

变量的重命名：
fix(leadership)可以调出一个交互界面
reshape包中有rename函数
使用na.omit 删除不完整数据
newdata<-na.omit(leadership)
日期值
%d数字表示的日期
%a缩写的星期名
%A非缩写的星期名
%m月份
%b缩写的月份
%B非缩写的月份
%y两位数的年份
%Y四位数的年份

量化投资packages(quantmod)
矩阵运算：
创建矩阵：a<-matrix(1:12,nrow=3,byrow=T)
矩阵的转置：t(a)
矩阵加减法：+ -
矩阵数乘：*
矩阵乘法：a%*%t(a)    若A为n×m矩阵，要得到A'B，可用函数crossprod()，该函数计算结果与t(A)%*%B相同，但是效率更高
矩阵中对应元素相乘：a<-matrix(1:9,3,3)  a*a
取方阵的对角元素diag(a)  以该对角元素产生对角阵diag(diag(a))  
产生n维单位阵 diag(n)
矩阵求逆solve() 应用solve(a,b)运算结果是解线性方程组ax=b,若b缺省则默认b为单位阵
矩阵的特征值特征向量函数eigen()
矩阵的Choleskey分解？？？chol()
矩阵的奇异值分解？？scd()
矩阵QR分解 ？？qr()
矩阵的广义逆？？
矩阵的维数：dim()矩阵维数  nrow行数 ncol列数
行列式的值det(x)
http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/7773323