data frame一般被翻譯為資料框，感覺就像是r中的表，由行和列組成，與matrix不同的是，每個列可以是不同的資料型別，而matrix是必須相同的。
data frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那麼就是從1開始自增的sequence來標識每一行。
使用data.frame函式就可以初始化乙個data frame。比如我們要初始化乙個student的data frame其中包含id和name還有gender以及birthdate，那麼**為：
student<-data.frame(id=c(11,12,13),name=c(「devin」,」edward」,」wenli」),gender=c(「m」,」m」,」f」),birthdate=c(「1984-12-29″,」1983-5-6」,」1986-8-8」))
另外也可以使用read.table() read.csv()讀取乙個文字檔案，返回的也是乙個data frame物件。讀取資料庫也是返回data frame物件。
檢視student的內容為：
id name gender birthdate
1 11 devin m 1984-12-29
2 12 edward m 1983-5-6
3 13 wenli f 1986-8-8
這裡只指定了列名為id，name，gender和birthdate，使用names函式可以檢視列名，如果要檢視行名，需要用到row.names函式。這裡我們希望將id作為行名，那麼可以這樣寫：
row.names(student)<-student$id
更簡單的辦法是在初始化date.frame的時候，有引數row.names可以設定行名的向量。
與matrix一樣，使用[行index,列index]的格式可以訪問具體的元素。
比如訪問第一行:
student[1,]
訪問第二列：
student[,2]
使用列的index或者列名可以選取要訪問的哪些列。比如要id和name，那麼**為：
idname<-student[1:2]
或者是idname<-student[c(「id」,」name」)]
如果是只訪問某一列，返回的是vector型別的，那麼可以使用[[或者$來訪問。比如我們要所有student的name，**為：
name<-student[[2]] 或者name<-student[[「name」]] 或者name<-student$name
使用attach和detach函式可以使得訪問列時不需要總是跟著變數名在前面。
比如要列印所有name，那麼可以寫成：
attach(student)
print(name)
detach(student)
還可以換一種簡潔一點的寫法就是用with函式：
with(student,)
這裡的n作用域只在大括號內，如果想在with函式中對全域性的變數進行賦值，那麼需要使用<<-這樣乙個運算子。
接下來我們檢視該物件每列的型別，使用str(student)可以得到如下結果：
『data.frame』:3 obs. of 4 variables:
$ id : num 1 2 3
$ name : factor w/ 3 levels 「devin」,」edward」,..: 1 2 3
$ gender : factor w/ 2 levels 「f」,」m」: 2 2 1
$ birthdate: factor w/ 3 levels 「1983-5-6″,」1984-12-29」,..: 2 1 3
預設情況下，字串向量都會被自動識別成factor，也就是說，id是數字型別，其他的3個列都被定義為factor型別了。顯然這裡name應該是字串型別，birthdate應該是date型別，我們需要對列的資料型別進行更改：
student$name<-as.character(student$name)
student$birthdate<-as.date(student$birthdate)
下面我們再執行str(student)看看修改後的結果：
『data.frame』:3 obs. of 4 variables:
$ id : num 11 12 13
$ name : chr 「devin」 「edward」 「wenli」
$ gender : factor w/ 2 levels 「f」,」m」: 2 2 1
$ birthdate: date, format: 「1984-12-29」 「1983-05-06」 「1986-08-08」
對於以及存在的student物件，我們希望增加age列，該列是根據birthdate算出來的。首先需要知道怎麼算年齡。我們可以使用日期函式sys.date()獲得當前的日期，然後使用format函式獲得年份，然後用兩個年份相減就是年齡。好像r並沒有提供幾個能用的日期函式，我們只能使用format函式取出年份部分，然後轉換為int型別相減。
student$age<-as.integer(format(sys.date(),」%y」))-as.integer(format(student$birthdate,」%y」))
這樣寫似乎太長了，我們可以用within函式，這個函式和之前提到過的with函式類似，可以省略變數名，不同的地方是within函式可以在其中修改變數，也就是我們這裡增加age列：
student<-within(student,)
查詢乙個date frame，返回乙個滿足條件的子集，這相當於資料庫中的表查詢，是非常常見的操作。使用行和列的index來獲取子集是最簡單的方法，前面已經提到過。如果我們使用布林向量，配合which函式，可以實現對行的過濾。比如我們要查詢所有gender為f的資料，那麼我們首先對student$gender==「f」，得到乙個布林向量:false false true,然後使用which函式可以將布林向量中true的index返回，所以我們的完整查詢語句就是：
student[which(student$gender==」f」),]
注意這裡列index並沒有輸入，如果我們只想知道所有女生的年齡，那麼可以改為：
student[which(student$gender==」f」),」age」]
這樣的查詢寫法還是複雜了點，可以直接使用subset函式，那麼查詢會簡單些，比如我們把查詢條件改為年齡<30的女性，查姓名和年齡，那麼查詢語句為：
subset(student,gender==」f」 & age<30 ,select=c(「name」,」age」))
使用sql查詢data frame
對於我這種使用了多年sql的人來說，如果能夠直接寫sql語句對data frame進行查詢操作，那是多麼方便美妙的啊，結果還真有這麼乙個包：sqldf。
同樣是前面的需求，對應的語句就是：
library(sqldf)
result<-sqldf(「select name,age from student where gender=』f』 and age<30」)
對於資料庫來說，對多表進行join查詢是乙個很正常的事情，那麼在r中也可以對多個data frame進行連線，這就需要使用merge函式。
比如除了前面申明的student物件外，我們再申明乙個score變數，記錄了每個學生的科目和成績：
score<-data.frame(sid=c(11,11,12,12,13),course=c(「math」,」english」,」math」,」chinese」,」math」),score=c(90,80,80,95,96))
我們看看該錶的內容：
sid course score
1 11 math 90
2 11 english 80
3 12 math 80
4 12 chinese 95
5 13 math 96
這裡的sid就是student裡面的id，相當於乙個外來鍵，現在要用這個id進行inner join操作，那麼對應的r語句就是：
result<-merge(student,score,by.x=」id」,by.y=」sid」)
我們看看merge以後的結果：
id name gender birthdate age course score
1 11 devin m 1984-12-29 31 math 90
2 11 devin m 1984-12-29 31 english 80
3 12 edward m 1983-05-06 32 math 80
4 12 edward m 1983-05-06 32 chinese 95
5 13 wenli f 1986-08-08 29 math 96
正如我們期望的一樣join在了一起。
除了join，另外乙個操作就是union，這也是資料庫常用操作，那麼在r中如何將兩個列一樣的data frame union聯接在一起呢？雖然r語言中有union函式，但是不是sql的union的意思，我們要實現union功能，需要用到rbind函式。
rbind的兩個data frame必須有相同的列，比如我們再申明乙個student2，將兩個變數rbind起來：
student2<-data.frame(id=c(21,22),name=c(「yan」,」peng」),gender=c(「f」,」m」),birthdate=c(「1982-2-9″,」1983-1-16」),age=c(32,31))
rbind(student,student2)
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