R语言备忘录

Posted 2021-04-18 无安书

大概这次的内容，是今后将会持续更新的。备忘录，仅仅是为了把一些细节性的函数以及代码使用方法，阐述清楚，仅此而已。

关于数据创建：

事实上，c() 函数的方法最为普遍，这也是目前最主要的创建方式。但我们往往会忽略一个问题：如何创建指定长度以及指定数据类型的变量？

> a <- vector('integer',5)
> a
[1] 0 0 0 0 0

这个问题，vector() 函数已经给出了明确的答案。只不过，正常情况下使用较少。并且，提前指定变量中数据储存内容，在 R 语言的世界中，已经变得不那么重要了。

另一个经典的函数：

> numeric(5)
[1] 0 0 0 0 0

相对而言，后者更实用，更简便。

而提前创建：matrix ，则需要：

> matrix(0,nrow = 5,ncol = 3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    0    0
[2,]    0    0    0
[3,]    0    0    0
[4,]    0    0    0
[5,]    0    0    0

以及 list:

b <- list()
b[1] <- 4
b[[2]] <- 'f'
#--------------------------
b1 <- vector('list',5)

list 的创建方式，主要见于以上两种。前者无法指定长度，后者，常用于提前指定长度。

> d <- data.frame()
> d
data frame with 0 columns and 0 rows

事实上，可以创建空的数据框！但这并不实用。

通常，会利用填充的 matrix 或者是 list 来转为 data.frame, 这一步非常重要，在之前的 正交实验数据处理的方法设计中，有所应用。

关于横向创建数据：

tribble(~x, ~m, ~l,
        'a',3, 6,
        'b',7, 8,
        'd',7,0)

tibble 包的 tribble() 函数，提供了横向创建数据的方法，第一行确定列名称，之后的部分则更像在表格中输入数据。

而传统函数中：

"
x m l
a  3 6
b  7 8
d 7  0 
"   %>% read.table(text = .,header = T) -> d2

查看各列的数据类型：

> str(d2)
'data.frame': 3 obs. of  3 variables:
 $ x: chr  "a" "b" "d"
 $ m: int  3 7 7
 $ l: int  6 8 0

事实上，还可以通过添加：colClasses 参数来控制各列的类型。见于：《》 类似的， scan() 也可以读取字符串类型，来生成变量。

事实上上述的方式，多用于替代读取粘贴板信息。对于代码重复运行而言，读取粘贴板信息，是一个无法重复运行的操作。特别是：scan(), read.delim() 多用于读取粘贴板信息，但这一步无法继续被多次重复运行，一旦粘贴板上信息改变，就会造成代码重复运行后出错。

因此，对于代码重复运行操作而言，必须规避：

1/  读取粘贴板操作

2/  选择文件时，使用：file.choose() 

3/  利用 edit(), fix() 等对数据的修改

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