R语言—数据基础及练习

## 创建leadership数据框
manager <- c(1,2,3,4,5)
date <-c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
country <- c("US","US","UK","UK","UK")
gender <- c("M","F","F","M","F")
age <- c(32,45,25,39,99)
q1 <- c(5,3,3,3,2)
q2 <- c(4,5,5,3,2)
q3 <- c(5,2,5,4,1)
q4 <- c(5,5,5,NA,2)
q5 <- c(5,5,2,NA,1)
leadership <- data.frame(manager,date,country,gender,age,q1,q2,q3,q4,q5,stringsAsFactors = FALSE)
leadership

##创建新变量
leadership <- transform(leadership,q6=q1+q2,q7=(q1+q2)/2)

##变量的重编码
leadership <- within(leadership,{
                     agecat <- NA
                     agecat[age>75] <- "Elder"
                     agecat[age >=55 & age <=75] <- "Middle Aged"
                     agecat[age <55] <- "Young"})
leadership

##变量的重命名
install.packages("plyr")
library(plyr)
leadership <- rename(leadership, c(manager="managerID",date="testDate"))
leadership

##缺失值
缺失值是不可比较的
缺失数据需在分析前重新编码为缺失值
is.na(leadership[,6:10])

##在分析中排除缺失值
含有缺失值的算术表达式和函数的计算结果也是缺失值
sum(q4,na.rm=T)

## na.omit()移除所有含有缺失值的观测
leadership
mydata <- na.omit(leadership)
mydata

##日期值
as.Date()函数 将以字符串形式输入R中的日期值转化为以数值形式存储的日期变量
myformat <- "%m/%d/%y"
leadership$testDate <- as.Date(leadership$testDate,myformat)
leadership
Sys.Date()#返回当天的日期
date()#返回当前的日期和时间
DOB <- as.Date("1997-08-21")
today <- Sys.Date()
difftime(today,DOB,units="weeks")

##类型转换
is.datatype() 允许根据数据的具体类型加以不同的方式处理
as.datatype() 分析前先将数据进行转化

##数据排序
order() 默认的排序顺序--升序
在排序变量前加一个减号即可得到降序的排序结果
newdata <- leadership[order(leadership$age),]
newdata

##数据集的合并
向数据框添加列 cbind() #不需要一个公共索引
向数据框添加行 rbind() #注意多余变量的处理
merge(dataframeA,dataframeB,by="") #横向合并，通过一个或多个共有变量进行联结

##数据集取子集
选入（保留）变量、剔除（丢弃）变量 #逻辑向量&比较运算符
选入观测
#subset()函数
newdata <- subset(leadership, age >= 35 | age < 24, select=q1:q4)
newdata

随机抽样：从数据集中（有放回或无放回地）抽取大小为n的一个随机样本
#sample()函数
mysample <- leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),]
mysample

练习题

一．将1、2、...20构成两个5*4阶的矩阵，其中矩阵A是按列输入，矩阵B按行输入

1. 将A和B按照行合并；

2. 将A和B转化为数据框DA和DB，并将他们的列命名为("ID","A1","A2","A3")；

3. 以”ID”为条件将DA和DB进行匹配；

4. 在DA中选取“A2”列大于12且小于15的子集。

A=matrix(1:20,nrow=5,byrow=F)
A
B=matrix(1:20,nrow=5,byrow=T)
B

#(1)
rbind(A,B)

#(2)
colnames(A)=c("ID","A1","A2","A3")
DA=data.frame(A)
DA
colnames(B)=c("ID","A1","A2","A3")
DB=data.frame(B)
DB

#(3)
merge(DA,DB,by="ID")

#(4)
newdata=subset(DA,A2>12&A2<15,select=ID:A3)
newdata

二．随机生成服从均值为2，标准差为3的正态分布的长度为5的向量x

1. 将x降序排列，生成向量y
2. 采用有放回抽样的方式从y中抽取3个元素
3. 采用不放回抽样的方式，以概率prob=c(0.1,0.05,0.2,0.5,0.15)从中抽取3个元素。

#均值为2，标准差为3，长度为5的正态分布
x = rnorm(5,2,3)
x

#(1)
y=x[order(-x)]
y

#(2)
y[sample(1:5,3,replace=T)]
y

#(3)
y[sample(1:5,3,replace=F,prob=c(0.1,0.05,0.2,0.5,0.15))]
y