第二章R中的數(shù)據(jù)輸入PPT課件

1、第二章 R中的數(shù)據(jù)輸入 我們學(xué)習(xí)如何把數(shù)據(jù)錄入R,并把數(shù)據(jù)系統(tǒng)地轉(zhuǎn)化為標(biāo)量（單值）、向量、矩陣、數(shù)據(jù)筐或者列表。 同時(shí)還學(xué)習(xí)如何從Excel、ascii文件、數(shù)據(jù)庫(kù)和其它統(tǒng)計(jì)程序中載入數(shù)據(jù)。2.1 R中的第一步 2.1.1 小型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)錄入 我們從數(shù)量足夠小的數(shù)據(jù)錄入到R中的工作開(kāi)始。 使用這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)（康涅狄格大學(xué)Chris Elphick),它來(lái)自大概1100只沙鷗的7種身體測(cè)量數(shù)據(jù)（如頭和翅膀的大小、踝骨的長(zhǎng)度、體重等等）。 為了方便起見(jiàn)，我們僅使用其中8只鳥(niǎo)的4種形態(tài)參數(shù)。表表2.1 82.1 8只鳥(niǎo)的只鳥(niǎo)的4 4種形態(tài)參數(shù)。符號(hào)種形態(tài)參數(shù)。符號(hào)NANA代表缺失值，被代表缺失值

2、，被測(cè)量的參數(shù)有翅膀的長(zhǎng)度（翼弦）的長(zhǎng)度，腿的尺寸測(cè)量的參數(shù)有翅膀的長(zhǎng)度（翼弦）的長(zhǎng)度，腿的尺寸（踝骨尺寸），頭的尺寸（從嘴到后腦）和體重（踝骨尺寸），頭的尺寸（從嘴到后腦）和體重翼弦翼弦踝骨踝骨頭頭體重體重595922.322.331.231.29.59.5555519.719.730.430.413.813.853.553.520.820.830.630.614.814.8555520.320.330.330.315.215.252.552.520.820.830.330.315.515.557.557.521.521.530.830.815.615.6535320.620.632.532

3、.515.615.6555521.521.5NANA15.715.7 將數(shù)據(jù)錄入R最簡(jiǎn)單的一個(gè)方法就是以標(biāo)量（僅含一個(gè)值的變量）形式將數(shù)據(jù)一一輸入，但此方法比較繁瑣。 比如，將翅膀長(zhǎng)度的前5個(gè)觀察值錄入R，需錄入： a - 59 b - 55 c - 53.5 d - 55 e - 52.5 程序中，符號(hào)-可以用=代替。 這些命令可以直接從文本編輯器中復(fù)制到R中，不需要其它改變。 此時(shí)，如果要查看R的計(jì)算結(jié)果，可以輸入a，然后敲回車(chē)鍵。 a 1 59 這種方法的問(wèn)題是大量的數(shù)據(jù)會(huì)很快用完所有的字母符號(hào)，并且，以a、b、c等字母作為變量名變量名表示什么意義是某有多大幫助的。 因此可以用如下變量名

4、： Wing1 - 59 Wing2 - 55 Wing3 - 53.5 Wing4 - 55 Wing5 - 52.5 如果要輸入剩余的數(shù)據(jù)，則需要更多的變量名。 一旦定義了一個(gè)變量并且對(duì)其賦值后，就可以用它來(lái)進(jìn)行計(jì)算。 例如，下面這些都是有效的命令： sqrt(Wing1) 2*Wing1 Wing1+Wing2 Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5 (Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5)/5 此時(shí)，雖然R進(jìn)行了計(jì)算，但它并沒(méi)有存儲(chǔ)結(jié)果，所以最好是定義新的變量： SQ.wing1 -sqrt(Wing1) Mu1.w1 - 2*Wing1 Su

5、m.12 - Wing1+Wing2 SUM12345 - Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5 Av - (Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5)/5 以上這些變量名僅僅是示范，你可以使用任何名字來(lái)代替，不過(guò)需要注意，.也是變量名的一部分。 建議使用能幫助記憶具體代表什么的變量名，例如SQ.wing1表示第一只鳥(niǎo)翅膀長(zhǎng)度的平方根。 有時(shí)，在選擇變量名的時(shí)候需要一定的想象力。 但是注意，一些符號(hào)是不允許出現(xiàn)在變量名中的，例如“$,%,*,+,-,( ), ,#,!,?,等。 因?yàn)檫@些符號(hào)中的大部分都是運(yùn)算符。 如果定義了 SQ.wing1 - sqr

6、t (Wing1) 若要顯示SQ.wing1的值，只需輸入： SQ.wing1 1 7.681146 或者你可以把需要執(zhí)行的命令放在圓括號(hào)內(nèi)，R將會(huì)即刻計(jì)算出結(jié)果： (SQ.wing1 - sqrt (Wing1) 1 7.6811462.1.2 應(yīng)用C函數(shù)連接數(shù)據(jù) 如上所述，對(duì)于4種形態(tài)參數(shù)的8個(gè)觀測(cè)值，我們需要32個(gè)變量名，而R允許在一個(gè)變量名中存儲(chǔ)多個(gè)值，這個(gè)任務(wù)由c( )函數(shù)來(lái)完成。 這里c代表連接(Concatenete). 它可以這樣使用： Wingcrd - c(59, 55, 53.5, 55, 52.5, 57.5, 53, 55) 這里你可以在逗號(hào)的任意一邊加上空格以增加代

7、碼的可讀性。 也可以在-任意一邊加空格。 需要注意的是c( )使用的空格是圓括號(hào)( )，而不是方括號(hào) 或者大括號(hào) 。 這時(shí)，c( )函數(shù)生成了一個(gè)長(zhǎng)度是8的向量。 如果要查看Wingcrd的一個(gè)值，可以輸入輸入: Wingcrd 1 1 59 如果需要查看Wingcrd的前5個(gè)值，可以輸入： Wingcrd 1:5 1 59.0 55.0 53.5 55.0 52.5 如果需要查看除了第二個(gè)值之外的其他值，可以輸入： Wingcrd -2 1 59.0 53.5 55.0 52.5 57.5 53.0 55.0 R有很多內(nèi)置的函數(shù)，最基本的有例如sum,mean,max,min,median,

8、var和sd等等，可以通過(guò)如下的方法來(lái)使用： sum(Wingcrd) 1 440.5 我們也可以將這個(gè)和存在一個(gè)新的變量中， S.win - sum(Wingcrd) S.win 1 440.5 將表2.1中的剩下的3個(gè)形態(tài)參數(shù)輸入R。 Tarsus - c(22.3, 19.7, 20.8, 20.3, 20.8, 21.5, 20.6, 21.5) Head - c(31.2, 30.4, 30.6, 30.3, 30.3, 30.8, 32.5, NA) Wt - c(9.5, 13.8, 14.8, 15.2, 15.5, 15.6, 15.6, 15.7) 這里我們付出了額外的空間

9、，即每一個(gè)命令都占用了兩行，只要你在第一行結(jié)束的時(shí)候使用反斜線或者是逗號(hào)，R都能識(shí)別這是一條命令。 一般來(lái)說(shuō)，R中的變量名最好使用大寫(xiě)字母開(kāi)頭，這樣可以避免將它和一些內(nèi)部函數(shù)名混淆，因?yàn)榇蟛糠謨?nèi)部函數(shù)都不是以大寫(xiě)字母開(kāi)頭。 需要注意的是這里有一只鳥(niǎo)的頭的尺寸是沒(méi)有測(cè)量的，我們用NA來(lái)表示，這時(shí)如果調(diào)用內(nèi)部函數(shù)，NA的出現(xiàn)可能導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果的錯(cuò)誤。 例如： sum(Head) 1 NA 當(dāng)然，調(diào)用其它如mean,min,max等函數(shù)會(huì)得到同樣錯(cuò)誤的結(jié)果 為了弄清楚為什么得到這樣的錯(cuò)誤結(jié)果，可以鍵入?sum，就會(huì)得到相關(guān)內(nèi)容 在向量中如果有一個(gè)缺失值的話，默認(rèn)選項(xiàng)na.rm= FALSE將會(huì)導(dǎo)致R函

10、數(shù)sum返回NA(rm表示移除(remove)，為了避免這種情況，我們可以使用na.rm=TRUE, sum(Head, na.rm = TRUE) 1 216.12.1.3 使用c,cbind和rbind結(jié)合變量 我們已經(jīng)有了4列數(shù)據(jù)，每列含有8只鳥(niǎo)的觀察值，這4列數(shù)據(jù)分別以變量Wingcrd,Tarsus,Head和Wt來(lái)標(biāo)記。 c函數(shù)可以用來(lái)連接這些數(shù)據(jù)，同時(shí)連接這些數(shù)據(jù)中的8個(gè)值，具體操作如下： BirdData - c(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) 鍵入 BridData BirdData是一個(gè)長(zhǎng)度為32（48）的單個(gè)向量，符號(hào)1、15和29表示新的一行的第一

11、個(gè)元素的索引編號(hào)，根據(jù)電腦顯示器的大小不同可能有所不同。 此時(shí)，R將包含缺失值的32個(gè)觀察值生成了一個(gè)單個(gè)向量，并沒(méi)有區(qū)別這些值都屬于哪一個(gè)變量。 為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，可以生成一個(gè)長(zhǎng)度是32的向量，命名為Id（表示identity)，給它賦如下這些值。 Id - c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4) Id向量的作用是指出具有相同Id值的觀察值屬于同一種形態(tài)變量。 然而，當(dāng)針對(duì)大數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候，生成這樣的一個(gè)向量是很費(fèi)時(shí)間。 R具有簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程的

12、函數(shù)，我們需要重復(fù)地輸入14，每個(gè)8次： Id - rep(c(1, 2, 3, 4), each = 8) Id 這個(gè)函數(shù)產(chǎn)生了上述相同的結(jié)果，符號(hào)rep代表重復(fù)（repeat）,它的使用還可以簡(jiǎn)化為： Id - rep(1:4, each = 8) Id 還可以使用seq函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，例如，命令 a - seq(from = 1, to = 4, by = 1) a 因此，對(duì)于前面所述的鳥(niǎo)類(lèi)的觀察值，我們同樣可以使用如下的命令： a - seq(from = 1, to = 4, by = 1) rep(a, each = 8) 此時(shí)，你可能認(rèn)為我們使用了過(guò)多的方法，從而使事情變得復(fù)

13、雜起來(lái)。 但是，在R中一些函數(shù)的使用需要提供類(lèi)似于表2.1那樣的數(shù)據(jù)（例如，對(duì)于主成分分析或多維尺度分析的多元分析函數(shù)）， 而另一些函數(shù)的使用需要提供一個(gè)單獨(dú)向量和識(shí)別這組觀察值的一個(gè)變量（例如上述的Id），這樣的函數(shù)主要包括t-檢驗(yàn)，單因子方差分析，線性回歸以及一些作圖工具，如lattice包中的xyplot。 所以，熟練地使用rep函數(shù)將可以節(jié)省很多時(shí)間。 至此，我們僅僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)字的連接，假如我們想生成一個(gè)長(zhǎng)度為32的向量Id，這個(gè)向量包含了單詞Wingcrd8次，Tarsus8次等等。 我們先產(chǎn)生一個(gè)名為VarNames的新變量，這個(gè)變量包含了前面所提到的4個(gè)形態(tài)參數(shù)： VarNames

14、 - c(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) VarNames 1 Wingcrd Tarsus Head Wt 注意這些都只是名稱(chēng)，而不是含有數(shù)字的變量。 然后，我們?cè)倮胷ep函數(shù)來(lái)生成所需要的向量。 Id2 - rep(VarNames, each = 8) Id2 這里Id2是一個(gè)被賦予了具有固定順序的名字的字符串，它和Id的區(qū)別僅僅是所包含內(nèi)容的名稱(chēng)不同而已。 注意在這里丟掉each，否則你將看到： rep(VarNames, 8) c函數(shù)是我們結(jié)合數(shù)據(jù)或者變量的一種選擇，另一種選擇是cbind函數(shù)，它的作用是將所結(jié)合的變量以列的形式輸出。 例如，我們將cbind函

15、數(shù)的輸出存儲(chǔ)在變量Z中，然后鍵入Z并回車(chē)，將看到以列的形式顯示的數(shù)值： Z - cbind(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) Z 當(dāng)我們有某些特殊要求的時(shí)候，這樣輸出數(shù)據(jù)將是很有必要的。 例如，需要做主成分分析時(shí)。 假設(shè)需要訪問(wèn)Z的第一列，則可以使用命令Z, 1 Z, 1 同樣，也可以使用： Z1:8,1 如需訪問(wèn)第二行，則可以輸入： Z2, 也可以輸入 Z2,1:4 Z1,1 Z, 2:3 X - Z4,4 Y - Z, 4 W - Z, -3 D - Z, c(1,3,4) E - Z, c(-1, -3) 如果想知道Z的維數(shù)，可以使用： dim(Z) 與cbind函數(shù)

16、將變量以列的形式進(jìn)行整理的功能類(lèi)似，rbind函數(shù)具有將數(shù)據(jù)以行進(jìn)行結(jié)合的作用。 我們可以這樣使用它： Z2 - rbind(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) Z22.1.4 使用vector函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù) vector函數(shù)的作用與c函數(shù)類(lèi)似，它可以用來(lái)代替c函數(shù)。 例如我們要在R中生成一個(gè)長(zhǎng)度為8，包含了所有8只鳥(niǎo)的Wingcrd數(shù)據(jù)的一個(gè)向量，我們可以像如下這么做。 W - vector(length = 8) W1 - 59 W2 - 55 W3 - 53.5 W4 - 55 W5 - 52.5 W6 - 57.5 W7 - 53 W8 - 55 W vector函數(shù)的

17、優(yōu)點(diǎn)是我們可以事先定義向量的長(zhǎng)度，這一點(diǎn)有時(shí)是很有用的，例如做循環(huán)運(yùn)算的時(shí)候。 但是，一般情況下還是使用c函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單。 與c函數(shù)的輸出類(lèi)似，我們可以使用 W1 W1:4 W2:6 W-2之類(lèi)的命令。2.1.5 使用矩陣結(jié)合數(shù)據(jù) 為了代替向量顯示4個(gè)變量Wingcrd,Tarsu,Head和Wt，每個(gè)長(zhǎng)度為8，我們可以生成一個(gè)84的矩陣包括上述數(shù)據(jù)。 該矩陣的生成可以通過(guò)如下命令： Dmat - matrix(nrow = 8, ncol = 4) Dmat 注意到這里的Dmat是一個(gè)僅含有NA的84的矩陣，需要填入適當(dāng)?shù)臄?shù)值，我們可以這樣來(lái)進(jìn)行操作： Dmat, 1 - c(59,

18、55, 53.5, 55, 52.5, 57.5, 53, 55) Dmat, 2 - c(22.3, 19.7, 20.8, 20.3, 20.8, 21.5, 20.6, 21.5) Dmat, 3 - c(31.2, 30.4, 30.6, 30.3, 30.3, 30.8, 32.5, NA) Dmat, 4 - c(9.5, 13.8, 14.8, 15.2, 15.5, 15.6, 15.6, 15.7) Dmat 我們可以使用colnames函數(shù)來(lái)給Dmat的列加上名稱(chēng)： colnames(Dmat) - c(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) Dmat2.1.

19、6 使用data.frame函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù) 目前為止，我們已經(jīng)使用了c, cbind, rbind, vector和matrix函數(shù)來(lái)結(jié)合數(shù)據(jù)。 另外一個(gè)可供選擇的就是數(shù)據(jù)框。 可以使用數(shù)據(jù)框結(jié)合具有相同長(zhǎng)度的變量，而數(shù)據(jù)筐的每一行就包含有同一樣本的不同觀察值，這一點(diǎn)上它和matrix或者cbind函數(shù)是比較類(lèi)似的。使用前面所講的鳥(niǎo)的4種形態(tài)參數(shù)，可以生成一個(gè)數(shù)據(jù)框： Dfrm - data.frame(WC = Wingcrd, TS = Tarsus, HD = Head, W = Wt) Dfrm 數(shù)據(jù)框的優(yōu)點(diǎn)是可以在不影響原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上改變數(shù)據(jù)。 例如，我們可以在數(shù)據(jù)筐Dfrm中結(jié)合原

20、始數(shù)據(jù)（已重命名）的體重值和體重值的平方根： Dfrm - data.frame(WC = Wingcrd, TS = Tarsus, HD = Head, W = Wt, Wsq = sqrt(Wt) 注意，在c函數(shù)所生成的變量Wt和數(shù)據(jù)框Dfrm中的變量W是兩個(gè)不同的實(shí)體。為了驗(yàn)證這一點(diǎn)，我們移除變量Wt(這是在c函數(shù)中輸入的變量)： rm(Wt) 如果此時(shí)再鍵入Wt，R將會(huì)提示錯(cuò)誤： Wt 錯(cuò)誤: 找不到對(duì)象Wt 但是變量W卻還存在于數(shù)據(jù)框Dfrm中： Dfrm$W 數(shù)據(jù)框較之cbind函數(shù)和matrix函數(shù)具有可以結(jié)合不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)的功能，所以，它的使用還是很必要的。2.1.7 使用l

21、ist函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)2.2 數(shù)據(jù)的載入 對(duì)于大型的數(shù)據(jù)庫(kù)，像我們前面所講的將其逐個(gè)鍵入R中是很不現(xiàn)實(shí)的。 接下來(lái)的內(nèi)容將講述各種各樣的載入數(shù)據(jù)的方法。 我們將數(shù)據(jù)分為大型數(shù)據(jù)庫(kù)和小型數(shù)據(jù)庫(kù)以區(qū)別對(duì)待，并考慮它們是否存儲(chǔ)于Excel、ascii文本文件、數(shù)據(jù)庫(kù)程序或者其它統(tǒng)計(jì)包中。2.2.1 Excel中的數(shù)據(jù)載入 一般情況下有兩種將數(shù)據(jù)從Excel（或電子數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)庫(kù)程序）載入R的方法。 第一種比較簡(jiǎn)單，也是推薦使用的，步驟是： 1）將Excel中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好； 2）將其提取到制表符分隔的ascii文件中； 3）關(guān)閉Excel； 4）使用read.table函數(shù)將數(shù)據(jù)載入到R中。 第二種方法是

22、一個(gè)專(zhuān)門(mén)的R程序包，RODBC，它可以訪問(wèn)Excel中選定的行和列。 應(yīng)該注意的是Excel并不是最適合于處理大型數(shù)據(jù)庫(kù)的軟件，因?yàn)樗牧惺怯邢薜摹?.2.1.1 Excel中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們建議將數(shù)據(jù)排列為樣本-變量的形式。 列表示各種變量； 行表示各種樣本、觀察值、案例、對(duì)象或者其它 稱(chēng)之為樣本單元的東西。 以NA（大寫(xiě)）表示缺失值； 一般最好以Excel中的第一列來(lái)識(shí)別樣本單元，第一行為變量名。 最好避免使用包含如下一些符號(hào)的名稱(chēng)：$,%,&,*,(,),_,!,:,同樣也要避免使用包含空格的名稱(chēng)（字段或數(shù)值）。 盡量使用簡(jiǎn)單的名稱(chēng)，不要太長(zhǎng)，否則將會(huì)使圖表中因?yàn)榘?/p>

23、太長(zhǎng)名字而不易識(shí)別。2.2.1.2 數(shù)據(jù)提取到制表符分隔的ascii文件 在Excel中，依次進(jìn)入文件-另存為-保存類(lèi)型，選擇文本文件（制表符分隔），將數(shù)據(jù)提取到一個(gè)制表符分隔的ascii文件中，存儲(chǔ)目錄為D:RBook。 在這一步中建議關(guān)閉Excel以方便其它程序訪問(wèn)新生成的文本文件。 警告：在某些情況下，如果你在電子數(shù)據(jù)表里輸入了注釋?zhuān)珽xcel有在ascii文件中額外一些全是NA列的趨勢(shì)。在R中，這些列將會(huì)以NA出現(xiàn)，為了避免這種情況的發(fā)生，在提取數(shù)據(jù)前先刪除這樣的列。2.2.1.3 read.table函數(shù)的使用 當(dāng)制表符分隔的ascii文件中沒(méi)有空內(nèi)容或者沒(méi)有包含空格的名稱(chēng)時(shí)，我們就

24、可以將數(shù)據(jù)載入R中。 使用read.table函數(shù)，其基本的用法如下： Squid - read.table(file =D:RBooksquid.txt, header = TRUE) 這個(gè)命令實(shí)現(xiàn)了把數(shù)據(jù)從squid.txt文件中讀取出來(lái)，以數(shù)據(jù)框的形式存儲(chǔ)到Squid中。 函數(shù)read.table中的header = TRUE選項(xiàng)表示第一行包括的標(biāo)簽。如果你的文件中沒(méi)有標(biāo)簽，可以將它改為header = FALSE。 還有另外一種識(shí)別這種文本文件地址的方法： Squid - read.table(file =D:/RBook/squid.txt, header = TRUE) 這兩種命令

25、的區(qū)別在于斜線的不同。 如果在這一步出現(xiàn)了錯(cuò)誤信息，可以首先檢查文件名和目錄路徑是否正確。 如果目錄的路徑長(zhǎng)一些，可以右擊文件squid.txt，選擇屬性。在這里直接把整個(gè)目錄路徑（包括文件名）復(fù)制粘貼到R的文本編輯器中。 但是不要忘了多加一條斜線。 警告：默認(rèn)情況下，R認(rèn)為ascii文本文件中的數(shù)據(jù)使用點(diǎn)作為小數(shù)點(diǎn)。事實(shí)上，函數(shù)read.table的使用是這樣的： Squid - read.table(file =D:/RBook/squid.txt, header = TRUE, dec = .) 如果你使用逗號(hào)作為小數(shù)點(diǎn)，應(yīng)該將最后一個(gè)選項(xiàng)改為dec =,并從新執(zhí)行命令。 如果你還需要從

26、同一目錄下讀取更多的文件，可以利用setwd函數(shù)設(shè)置一下工作目錄將會(huì)是更有效的方法。 此時(shí)，你就可以省列掉read.table函數(shù)中的目錄路徑，如下所示： setwd(D:RBook) Squid - read.table(file = squid.txt, header = TRUE) 除了read.table函數(shù)外，還可以使用通過(guò)scan函數(shù)來(lái)載入數(shù)據(jù)。 它們的不同點(diǎn)是read.table函數(shù)把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)框中，而scan函數(shù)把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在矩陣中。 在數(shù)據(jù)都是數(shù)值的情況下，scan函數(shù)的運(yùn)行速度更快（對(duì)于大數(shù)據(jù)庫(kù)而言，一般指數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)）。 對(duì)于小數(shù)據(jù)庫(kù)而言，就沒(méi)有必要討論運(yùn)行速度的必要。2.2.2 從其它統(tǒng)計(jì)包中訪問(wèn)數(shù)據(jù) R還可以從其它統(tǒng)計(jì)程序包中載入數(shù)據(jù)，例如，Minitab,S-PLUS,SA