字串連線函式paste
1、字串連線：paste(..., sep = " ", collapse = null)sep表示分隔符，預設為空格。collapse表示如果不指定值，那麼函式paste的返回值是自變數之間通過sep指定的分隔符連線後得到的乙個字元型向量；如果為其指定了特定的值，那麼自變數連線後的字元型向量會再被連線成乙個字串，之間通過collapse的值分隔
(1) paste函式把它的自變數連成乙個字串，中間用空格分開，如
> paste("hello","world")
[1] "hello world"
(2) 連線的自變數可以是向量，這時各對應元素連線起來，長度不相同時較短的向量被重複使用。如
> paste("a", 1:6, sep = "")
[1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6"
(3) 如果希望將乙個向量中所有字元連線在一起且中間用逗號分隔，使用paste(x,collapse)即可，結果只是返回乙個元素。
> paste(letters[1:6],collapse=",")[1] "a,b,c,d,e,f"
(4) 同時使用了引數seq與collapse
> paste("a", 1:6, sep = "", collapse=",")
[1] "a1,a2,a3,a4,a5,a6"
(5)如果只是希望向量x中每乙個元素和特定的字元（如下劃線_）連線，使用paste(x,seq=)即可，如
> paste(letters[1:4], seq='_')[1] "a _" "b _" "c _" "d _"
2、應用方面，以上說的還是paste的基礎常用方式，下面說的是我經常會用到的paste用法，與學習的時候不同，paste其實用法挺靈活的。
(1) r讀取資料的時候有時會讀取多個檔案如：a.csv b.csv c.csv,d.csv........等，這時可以用到paste來實現。
> path <- 'e:\\mytestdata\\'> setwd(path)
> dir.data <- dir(path)
> dir.data
[1] "a.csv" "b.csv" "c.csv" "d.csv"
>for(i in 1:length(dir.data))
迴圈讀取檔案，data分別表示 "a.csv" "b.csv" "c.csv" "d.csv"，可以在迴圈裡對每個檔案進行操作
(2)r儲存檔案的時候也可以用paste
write.csv(a.csv,file=paste(path,'data.csv'))
(3) paste也可以連線sql語句
paste('select * from student where date =','date',sep=" ")
這樣的好處是可以把date設定為外來引數，進行傳參。
總結：雖然列舉了不同的用法，但是本質就是字串連線，只不過在實際中用法比較靈活，需要多加練習，用多了會覺得非常好用。
3、使用paste0連線多個字串
> date1 <- 20150101> date2 <- 20151231
> paste0("select * from sales where stat_date between ",date1," and ",date2)
[1] "select * from sales where stat_date between 20150101 and 20151231"
dim(x)檢視或設定陣列的維度向量
> a <- matrix(1:20,nrow=5,ncol=4,byrow=t)> a
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2 3 4
[2,] 5 6 7 8
[3,] 9 10 11 12
[4,] 13 14 15 16
[5,] 17 18 19 20
> is.matrix(a)
[1] true
> dim(a) #檢視或設定陣列的維度向量
[1] 5 4
# 錯誤的用法
> dim(a) <- c(4,4)
error in dim(a) <- c(4, 4) : dims [product 16]與物件長度[20]不匹配
> # 正確的用法
> a <- 1:20
> dim(a) <- c(5,4) #轉換向量為矩陣
> a
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 6 11 16
[2,] 2 7 12 17
[3,] 3 8 13 18
[4,] 4 9 14 19
[5,] 5 10 15 20
is系列和as系列函式用來判斷變數的屬性和轉換變數的屬性
> is.character(a)[1] false
> is.numeric(a)
[1] true
> is.matrix(a)
[1] true
> is.data.frame(a)
[1] false
# 矩陣轉換為data.frame
> is.data.frame(as.data.frame(a))
[1] true
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