1.使用c函式連線資料
2.使用c,cbind,rbind結合變數
3.使用vector函式結合資料
4.使用矩陣結合資料
5.使用data.frame函式結合資料
6.使用list函式結合資料
c 向量 陣列 矩陣 資料框 列表
1.使用c函式連線資料
se<-c(59, 55, 53.3, 44, 44) #可以在逗號的任一一邊加上空格 增加**的可讀性
#檢視severe的前3個值
se[1:3]
#檢視除了第2個之外的所有值
se[-2]
#可以做對資料做如下的操作：sum mean max min median var sd
s.su<-sum(se)
s.su #.是變數名的一部分
（以下操作均以下資料為例）
wingcrd<-c(59, 55, 53.5, 55, 52.5, 57.5, 53, 55)
tarsus<-c(22.3, 19.7, 20.8, 20.3, 20.8, 21.5, 20.6, 21.5)
head<-c(31.2, 30.4, 30.6, 30.3, 30.3, 30.8, 32.5, na)
wt<-c(9.5, 13.8, 14.8, 15.2, 15.5, 15.6, 15.6, 15.7)
#r中的變數名最好使用大寫字母開頭 這樣可以避免將他和一些內部函式名混淆 因為大部分內部函式都不是以大寫字母開頭的
#r中 缺失值用na表示 這時呼叫內部函式會出現計算結果錯誤na
#在計算的向量中如果有缺失值的話 可以設定函式的na.rm=false為true
sum(head,na.rm=true) #返回剩餘七個數值的和
#na.rm=true表示刪除缺失值
mean(head,na.rm=true) #返回剩餘七個數值的均值
2.使用c,cbind,rbind結合變數
#有4列資料 每列中含有8個資料 使用c函式連線資料
briddata<-c(wingcrd,tarsus,head,wt)
briddata
#briddata是乙個長度為32的單個向量
id=rep(c(1,2,3,4),each=8)
id=rep(c(1:4),each=8)
id#rep代表重複
a<-seq(from=1,to=4,by=1)
a<-1:4
#cbind函式作用是將所結合的變數以列的形式輸出
z<-cbind(wingcrd,tarsus,head,wt)
z#訪問z的第一列z[,1]
z[,1]
z[1:8,1]
#訪問z的第二行
z[2,]
#訪問z的第1 3 4列
z[,c(1,3,4)]
#判斷z的維數
dim(z)
#儲存z的行數
zrow<-dim(z)[1]
#rbind()函式將變數以行進行結合輸出
z2<-rbind(wingcrd,tarsus,head,wt)
z23.使用vector函式結合資料
p<-vector(length=3)
#生成陣列
p[1]<-22
p[2]<-3
p[3]<-44
4.使用矩陣結合資料
dmat<-matrix(nrow=8,ncol=4)
dmat
dmat[,1]<-c()
dmat[,2]<-c()
dmat[,3]<-c()
dmat[,4]<-c()
#使用colnames函式給矩陣加上列名稱
colnames(dmat)<-c("x1","x2","x3","x4")
dmat
5.使用data.frame函式結合資料資料框
#可以使用資料框結合具有相同長度的變數 而資料框的每一行就包含乙個同一樣本的不同觀察值
da<-data.frame(wc=wingcrd,ts=tarsus,hd=head,w=wt)
da#使用data.frame函式建立乙個名為da的物件 資料框的優點是可以在不影響原始資料的基礎上改變資料
#檢視資料框的各個變數
da$ts
6.使用list函式結合資料
#特點是它的每一行不僅僅代表乙個樣本單元 感覺像是混合資料的組合
#比如 x1 x2 x3都包含一些資料 x1是長3的向量 x2有4個字元 x3是一維變數
x1<-c(1,1,1)
x2<-c("a","b","c","d")
x3<-4
y<-list(x1=x1,x2=x2,x3=x3)
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