"一，矩陣matrix"

"創(chuàng)建向量"
x_1=c(1,2,3)
x_1=c(1:3)
x_2=1:3
typeof(x_1)==typeof(x_2)#查看目標類型
x_3=seq(1,6,length=3)#將1——6分為3個數(shù)

a<-rep(1:3,each=3) #1到3依次重復(fù)
c<-rep(1:3,times=3)  #1到3重復(fù)3次
d<-seq(from=3,to=12,by=3) #3為起點12為終點，步長為3
e<-seq(from=3,to=12,length=3.5) #3為起點，12為終點，個數(shù)


"創(chuàng)建矩陣"
x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = FALSE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二')))
#data參數(shù)輸入的為矩陣的元素，不能為空；nrow參數(shù)輸入的是矩陣的行數(shù)，默認為1；ncol參數(shù)輸入的是矩陣的列數(shù)，默認為1；
#byrow參數(shù)控制矩陣元素的排列方式，TRUE表示按行排列，F(xiàn)ALSE表示按列排列，默認為FALSE；dimnames參數(shù)輸入矩陣的行名和列名，可以不輸入，系統(tǒng)默認為NULL。
x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = TRUE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二')))
#byrow = TRUE會使得矩陣元素按照行順序向下排列

#行列名稱
rownames(x_1)#查看行名稱
colnames(x_1)#查看列名稱
rownames(x_1)=c('A','B','C','D','E')#改變行名稱
colnames(x_1)=c('第一','第二')#改變列名稱

#矩陣維度
dim(x_1)#查看矩陣維度（行數(shù)，列數(shù)）
dim(x_1)=c(2,5)#改變原矩陣維度
ncol(x_1)#返回列數(shù)
nrow(x_1)#返回行數(shù)

#元素獲取
x_1[8]=0#對第八個元素重新賦值
x_1[1,2]
x_1[1,2]=7#對第1行第2列元素重新賦值
x_1[1,]
x_1[,2]
x_1[,'一']
x_1['a',]
x_1[c('a','b'),]
x_1[,c('一','二')]
x_1[c('b':'d')]


"二，Data.Frame"
#1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
data_=data.frame(a=c(1,2,3,4),b=c('jack','bob','dali','smith'),c=c('boy'
 ,'girl','girl','boy'),e=c('2010-12-04','2011-03-23','2009-08-09','2010-09-1'))#通過直接輸入行列創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

#2.行列操作
names(data_)#查看列名
rownames(data_)#查看行名
names(data_)=c('A','B','C','D')#修改列名
rownames(data_)=data_$B#將B列作為行名

data_$d=c(545,6323,345,454)#添加新列
within(data_,{f=c(12,22,32,42)})#使用within添加新列

#3.訪問元素
data_[1,]#查看第一行
data_[,2]#查看第二列
data_[3]#方位第三列
data_[2,3]#訪問第二行三列

data_['a']#訪問‘a(chǎn)'列
data_[['a']]#訪問'a'列
data_[c('a')]#訪問‘a(chǎn)'列
data_[c('a','b')]#訪問‘a(chǎn)'‘b'列
data_[,c(1:3)]#訪問1到3列

data_[c(1:3),c(1:2)]#訪問1到3行，1到2列
data_[c(2:dim(data_)[1]),]

data_$b
with(data_,{print(data_$b)})#使用with函數(shù)打開b列

#4.條件訪問元素
data_[which(data_$c=='boy')]#選出c列為boy的數(shù)據(jù)
data_$f=c(234,452,234,657)
data_[data_$f>200]#選出f列大于200的數(shù)據(jù)
subset(data_,data_$c=='boy'&data_$f>200)#選出c為boy且f大于200的數(shù)據(jù)


#5.基本操作
dim(data_)#查看維度（行，列）
typeof(data_)
str(data_)#查看各列數(shù)據(jù)類型
Sys.Date()#獲得當前日期
format(Sys.Date(),'%Y-%m')#獲得當前年份和月份

as.integer('2')#修改為整數(shù)型
toString(4)#修改為字符串

#6.修改數(shù)據(jù)類型
data_$e=as.Date(data$e)
data_$b=as.character(data_$b)
data_=data.frame(c('2','3','4'))
as.integer(data_[2,1])+as.integer(data_[3,1])
typeof(data_[1,1])
mode(data_)
class(data_)

#7.刪除數(shù)據(jù)
data_[,-1]#刪除第一列

#8.數(shù)據(jù)框組合拼接
data_1=data.frame(a=c(1,2,3),b=c('一','二','三'),c=c('one','two','three'))
data_2=data.frame(a=c(2,3,1),d=c('fjsk','fjs','jslf'),e=c(34,43,23))
data__=merge(data_1,data_2)#按照某一列元素拼接

data_1=data.frame(name=c('hia','ful','bob'),gender=c('boy','girl','girl'))
data_2=data.frame(name=c('ds','gui','sds'),gender=c('girl','boy','boy'))
data__=rbind(data_1,data_2)#上下拼接
data__=cbind(t(data_1),t(data_2))#左右拼接

#9.刪除無效na值
na.omit(data)#將數(shù)據(jù)框當中擁有無效值NA的那一行全部刪除

#10.序列排序
data=data.frame(a=rnorm(30,4,5),b=rnorm(30,2,43),c=rnorm(30,-9,34))
data[order(data$a,decreasing = TRUE),]#將a列數(shù)據(jù)降序排序
data[order(data$a,data$b,decreasing = TRUE),]#先將a列數(shù)據(jù)降序排序，再將其中b列數(shù)據(jù)降序排序