R语言数组数据框因子
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言数组数据框因子相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
可以在两个以上的维度存储数据的R数据对象
存储相同类型的元素
维度向量：表示数组中各维的长度的向量
多维数组array可以描述多维数据
array有一个特征属性叫维度向量（dimension vector），即dim属性，此向量是一个正整数所构成的向量，如果它的长度为k，那么该数组就是k维数组
矩阵是数组的特殊情况，它具有两个维度
创建数组
可以通过array函数方便地创建数组
array(data = NA,dim = length(data),dimnames = NULL)
数组索引
数组是矩阵的一个自然推广。与矩阵一样，数组中的数据也只能拥有一种模式
从数组中选取元素的方式与矩阵相同。不同的是数组的维度更高，下标也更为复杂
程序示例
数据框是仅次于向量的最重要的数据对象类型，是R语言中最常处理的数据结构。由于数据有多种数据类型，所以无法将此数据集放入一个矩阵。在这种情况下，数据框是最佳选择
可以将不同的数据类型组合在一起的数据结构
每一列存储数据的类型必须相同
每列的行数（长度）必须相同
创建数据框
数据框是仅次于向量的最重要的数据对象类型
在实际操作中，通常会用数据框的一列代表某一变量属性的所有取值，用一行代表某一样本数据
data.frame函数可以直接把多个向量建立为一个数据框，并为列设置名称
也可以通过names(<数据框>)来读取并编辑列名称
数据框索引
数据框索引和矩阵类似，主要有：
下标索引
行或列的索引
元素索引
使用$符号按名称索引列数据（某个特定变量）
subset函数按条件索引
sqldf包中的sqldf函数使用sql语句索引
数据框编辑
数据框可以通过edit函数和fix函数手动修改
rbind函数和cbind函数分别增加新的样本数据和新属性变量
（需要注意的是，rbind函数的自变量的宽度（列数）应该与原数据框的宽度相等，而cbind函数的自变量的高度（行数）应该与原数据框的高度相等，否则程序将会报错）
names函数可以读取数据框的列名以进行修改操作
因子，也称为因子型变量
是R中用于对数据进行分类
并将其存储为级别的数据对象
它可以是一个类别的集合
也可以是一个有序项目的集合
因子型变量可以取得的所有值，被称为因子水平（levels）
因子创建
在R中，使用因子来表示名义变量或有序变量，其中factor()函数是一种定义因子的方法。它是将一个向量转换成因子，其使用格式为
factor(x = character(),levels,labels = levels,exclude = NA,ordered = is.ordered(x))
| 名称 | 取值及意义 |
|---|---|
| x | 数据向量，也就是被转换成因子的向量 |
| levels | 可选向量，表示因子水平，当此参数缺省时，由x元素中的不同值来确定 |
| labels | 可选向量，用来指定各水平的名称，缺省时，取levels的值 |
| exclude | 从x中剔除的水平值，默认值为NA |
| ordered | 逻辑变量，取值为TRUE时，表示因子水平是有次序的（按编码次序）；否则（FALSE）是无次序的 |
使用函数factor（）将原始表示类别的字符串映射到整数上
diabetes ＜－ factor（diabetes）
创建有序的因子型向量
status ＜－ factor（status，ordered＝TRUE）
展示一个因子的所有水平
levels（status）
factor()以一个整数向量的形式存储类别值
整数的范围是[1.k]
同时一个由字符串组成的
内部变量将映射到这些整数上
以上是关于R语言数组数据框因子的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章