R语言向量
向量是最基本的R数据对象并且它有六种类型的原子的载体。它们是 - 逻辑,整数,双精度,复数,字符和原始。
向量的创建
单个元素的向量
即使R语言中仅有一个值,它成为长度为1的矢量,属于上述向量类型的一种。
# Atomic vector of type character.
print("abc");
# Atomic vector of type double.
print(12.5)
# Atomic vector of type integer.
print(63L)
# Atomic vector of type logical.
print(TRUE)
# Atomic vector of type complex.
print(2+3i)
# Atomic vector of type raw.
print(charToRaw('hello'))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "abc"
[1] 12.5
[1] 63
[1] TRUE
[1] 2+3i
[1] 68 65 6c 6c 6f
多元素向量
使用冒号运算带有数值数据
# Creating a sequence from 5 to 13.
v <- 5:13
print(v)
# Creating a sequence from 6.6 to 12.6.
v <- 6.6:12.6
print(v)
# If the final element specified does not belong to the sequence then it is discarded.
v <- 3.8:11.4
print(v)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 5 6 7 8 9 10 11 12 13
[1] 6.6 7.6 8.6 9.6 10.6 11.6 12.6
[1] 3.8 4.8 5.8 6.8 7.8 8.8 9.8 10.8
使用序列 (Seq.) 运算符
# Create vector with elements from 5 to 9 incrementing by 0.4.
print(seq(5, 9, by=0.4))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 5.0 5.4 5.8 6.2 6.6 7.0 7.4 7.8 8.2 8.6 9.0
使用 c() 函数
非字符值强制转换为字符类型,如果该元素之一是字符。
# The logical and numeric values are converted to characters.
s <- c('apple','red',5,TRUE)
print(s)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "apple" "red" "5" "TRUE"
访问向量元素
一个向量的元素使用索引访问。[]括号是用来进行索引。索引位置始于1。 给出索引负值将从结果元素中丢弃。TRUE, FALSE 或 0 和 1。也可用于索引。
# Accessing vector elements using position.
t <- c("Sun","Mon","Tue","Wed","Thurs","Fri","Sat")
u <- t[c(2,3,6)]
print(u)
# Accessing vector elements using logical indexing.
v <- t[c(TRUE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,FALSE)]
print(v)
# Accessing vector elements using negative indexing.
x <- t[c(-2,-5)]
print(x)
# Accessing vector elements using 0/1 indexing.
y <- t[c(0,0,0,0,0,0,1)]
print(y)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "Mon" "Tue" "Fri"
[1] "Sun" "Fri"
[1] "Sun" "Tue" "Wed" "Fri" "Sat"
[1] "Sun"
向量操作
向量运算
相同长度的两个矢量可以加,减,乘或除给出的结果为向量输出。
# Create two vectors.
v1 <- c(3,8,4,5,0,11)
v2 <- c(4,11,0,8,1,2)
# Vector addition.
add.result <- v1+v2
print(add.result)
# Vector substraction.
sub.result <- v1-v2
print(sub.result)
# Vector multiplication.
multi.result <- v1*v2
print(multi.result)
# Vector division.
divi.result <- v1/v2
print(divi.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 7 19 4 13 1 13
[1] -1 -3 4 -3 -1 9
[1] 12 88 0 40 0 22
[1] 0.7500000 0.7272727 Inf 0.6250000 0.0000000 5.5000000
向量元素回收利用
如果我们算术运算不等长的两个向量,那么短的向量的元素被循环以完成操作。
v1 <- c(3,8,4,5,0,11)
v2 <- c(4,11)
# V2 becomes c(4,11,4,11,4,11)
add.result <- v1+v2
print(add.result)
sub.result <- v1-v2
print(sub.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 7 19 8 16 4 22
[1] -1 -3 0 -6 -4 0
向量元素排序
一个向量中元素可以使用 sort()函数进行排序。
v <- c(3,8,4,5,0,11, -9, 304)
# Sort the elements of the vector.
sort.result <- sort(v)
print(sort.result)
# Sort the elements in the reverse order.
revsort.result <- sort(v, decreasing = TRUE)
print(revsort.result)
# Sorting character vectors.
v <- c("Red","Blue","yellow","violet")
sort.result <- sort(v)
print(sort.result)
# Sorting character vectors in reverse order.
revsort.result <- sort(v, decreasing = TRUE)
print(revsort.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] -9 0 3 4 5 8 11 304
[1] 304 11 8 5 4 3 0 -9
[1] "Blue" "Red" "violet" "yellow"
[1] "yellow" "violet" "Red" "Blue"
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21