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R語言數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(1)
2016-10-12
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R語言數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(1)

一、數(shù)據(jù)集的概念

數(shù)據(jù)集通常是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的一個矩形數(shù)組,行表示觀測,列表示變量。表2-1提供了一個假想的病例數(shù)據(jù)集。

不同的行業(yè)對于數(shù)據(jù)集的行和列叫法不同。統(tǒng)計學(xué)家稱它們?yōu)橛^測(observation)和變量(variable),數(shù)據(jù)庫分析師則稱其為記錄(record)和字段(field),數(shù)據(jù)挖掘/機器學(xué)習學(xué)科的研究者則把它們叫做示例(example)和屬性(attribute)。

你可以清楚地看到此數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)(本例中是一個矩形數(shù)組)以及其中包含的內(nèi)容和數(shù)據(jù)類型。在表2-1所示的數(shù)據(jù)集中,PatientID是行/實例標識符,AdmDate是日期型變量,Age是連續(xù)型變量,Diabetes是名義型變量,Status是有序型變量。

R語言中有許多用于存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),包括標量、向量、數(shù)組、數(shù)據(jù)框和列表。表2-1實際上對應(yīng)著R中的一個數(shù)據(jù)框。多樣化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)賦予了R極其靈活的數(shù)據(jù)處理能力。

R可以處理的數(shù)據(jù)類型(模式)包括數(shù)值型、字符型、邏輯型(TRUE/FALSE)、復(fù)數(shù)型(虛數(shù))和原生型(字節(jié))。在R語言中,PatientID、AdmDate和Age將為數(shù)值型變量,而Diabetes和Status則為字符型變量。另外,你需要分別告訴R:PatientID是實例標識符,AdmDate含有日期數(shù)據(jù),Diabetes和Status分別是名義型和有序型變量。R將實例標識符稱為rownames(行名),將類別型(包括名義型和有序型)變量稱為因子(factors)。我們會在下一節(jié)中講解這些內(nèi)容,并在第3章中介紹日期型數(shù)據(jù)的處理。

二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

R擁有許多用于存儲數(shù)據(jù)的對象類型,包括標量、向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框和列表。它們在存儲數(shù)據(jù)的類型、創(chuàng)建方式、結(jié)構(gòu)復(fù)雜度,以及用于定位和訪問其中個別元素的標記等方面均有所不同。圖2-1給出了這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一個示意圖。

讓我們從向量開始,逐個探究每一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

一些定義

R語言中有一些術(shù)語較為獨特,可能會對新用戶造成困擾。在R中,對象(object)是指可以賦值給變量的任何事物,包括常量、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù),甚至圖形。對象都擁有某種模式,描述了此對象是如何存儲的,以及某個類,像print這樣的泛型函數(shù)表明如何處理此對象。

與其他標準統(tǒng)計軟件(如SAS、SPSS和Stata)中的數(shù)據(jù)集類似,數(shù)據(jù)框(data frame)是R中用于存儲數(shù)據(jù)的一種結(jié)構(gòu):列表示變量,行表示觀測。在同一個數(shù)據(jù)框中可以存儲不同類型(如數(shù)值型、字符型)的變量。數(shù)據(jù)框?qū)⑹悄阌脕泶鎯?shù)據(jù)集的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

因子(factor)是名義型變量或有序型變量。它們在R中被特殊地存儲和處理。

1、向量

向量是用于存儲數(shù)值型、字符型或邏輯型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組。執(zhí)行組合功能的函數(shù)c()可用來創(chuàng)建向量。各類向量如下例所示:

  1. a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
  2. b <- c("one", "two", "three")
  3. c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)

這里,a是數(shù)值型向量,b是字符型向量,而c是邏輯型向量。注意,單個向量中的數(shù)據(jù)必須擁有相同的類型或模式(數(shù)值型、字符型或邏輯型)。同一向量中無法混雜不同模式的數(shù)據(jù)。

注意:標量是只含一個元素的向量,例如f <- 3、g <- "US"和h <- TRUE。它們用于保存常量。

通過在方括號中給定元素所處位置的數(shù)值,我們可以訪問向量中的元素。例如,a[c(2, 4)]用于訪問向量a中的第二個和第四個元素。更多示例如下:

  1. a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
  2. > a[3]
  3. [1] 5
  4. > a[c(1, 3, 5)]
  5. [1] 1 5 6
  6. > a[2:6]
  7. [1] 2 5 3 6 -2

最后一個語句中使用的冒號用于生成一個數(shù)值序列。例如,a <- c(2:6)等價于a <- c(2,3, 4, 5, 6)。

2、矩陣

矩陣是一個二維數(shù)組,只是每個元素都擁有相同的模式(數(shù)值型、字符型或邏輯型)。可通過函數(shù)matrix創(chuàng)建矩陣。一般使用格式為:

  1. myymatrix <- matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns,
  2.                     byrow=logical_value, dimnames=list(
  3.                     char_vector_rownames, char_vector_colnames))

其中vector包含了矩陣的元素,nrow和ncol用以指定行和列的維數(shù),dimnames包含了可選的、以字符型向量表示的行名和列名。選項byrow則表明矩陣應(yīng)當按行填充(byrow=TRUE)還是按列填充(byrow=FALSE),默認情況下按列填充。代碼清單2-1中的代碼演示了matrix函數(shù)的用法。

我們首先創(chuàng)建了一個5×4的矩陣①,接著創(chuàng)建了一個2×2的含列名標簽的矩陣,并按行進行填充②,最后創(chuàng)建了一個2×2的矩陣并按列進行了填充③。我們可以使用下標和方括號來選擇矩陣中的行、列或元素。X[i,]指矩陣X中的第i 行,X[,j]指第j 列,X[i, j]指第i 行第j 個元素。選擇多行或多列時,下標i 和j 可為數(shù)值型向量,如代碼清單2-2所示。

首先,我們創(chuàng)建了一個內(nèi)容為數(shù)字1到10的2×5矩陣。默認情況下,矩陣按列填充。然后,我們分別選擇了第二行和第二列的元素。接著,又選擇了第一行第四列的元素。最后選擇了位于第一行第四、第五列的元素。

矩陣都是二維的,和向量類似,矩陣中也僅能包含一種數(shù)據(jù)類型。當維度超過2時,不妨使用數(shù)組。當有多種模式的數(shù)據(jù)時,不妨使用數(shù)據(jù)框。

3、數(shù)組

數(shù)組(array)與矩陣類似,但是維度可以大于2。數(shù)組可通過array函數(shù)創(chuàng)建,形式如下:其中vector包含了數(shù)組中的數(shù)據(jù),dimensions是一個數(shù)值型向量,給出了各個維度下標的最大值,而dimnames是可選的、各維度名稱標簽的列表。代碼清單2-3給出了一個創(chuàng)建三維(2×3×4)數(shù)值型數(shù)組的示例。
 

如你所見,數(shù)組是矩陣的一個自然推廣。它們在編寫新的統(tǒng)計方法時可能很有用。像矩陣一樣,數(shù)組中的數(shù)據(jù)也只能擁有一種模式。

從數(shù)組中選取元素的方式與矩陣相同。上例中,元素z[1,2,3]為15。


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