第四章：基本数据管理
一 贯穿整章的示例
二 变量的创建、重编码和重命名
三 日期值与缺失值
四 数据类型和类型转换
五 数据集的排序、合并与取子集
一 贯穿整章的示例（leadership）
代码4-1
1 > manager<-c(1,2,3,4,5)
2 > date<-c("10/24/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
3 > country<-c("us","us","uk","uk","uk")
4 > gender<-c("m","f","f","m","f")
5 > age<-c(32,45,25,39,99)
6 > q1<-c(5,3,3,3,2)
7 > q2<-c(4,5,5,3,2)
8 > q3<-c(5,2,5,4,1)
9 > q4<-c(5,5,5,NA,2)
10 > q5<-c(5,5,2,NA,1)
11 > leadership<-data.frame(manager,date,country,gender,age,
12 + q1,q2,q3,q4,q5,stringsAsFactors = FALSE)
13 > leadership
14 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
15 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
16 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
17 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
18 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
19 5 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1二 变量的创建、重编码与重命名
变量的创建
假设有一个数据框mydata，其中有两变量x1和x2，现想创建一个新变量sumx存储这两变量的和，并创建一个新变量meanx存储这两变量的均值，若使用下面代码中的1与2会出错，原因是R不知道x1和x2是来自数据框data，而应用代码3和4
1 >sum<-x1+x2
2 >meanx<-(x1+x2)/2
3 > meanx<-(mydata$x1+mydata$x2) #这样得到的是独立的变量
4 >meanx<-(mydata$x1+mydata$x2)/2
创建新变量
代码4-2
方法一：
1 > mydata<-data.frame(x1<-c(2,2,6,4),
2 + x2<-c(3,4,2,8))
3 > sumx<-mydata$x1+mydata$x2
4 > meanx<-(mydata$x1+mydata$x2)/2
5 > sumx
6 [1] 5 6 8 12
7 > meanx
8 [1] 2.5 3.0 4.0 6.0方法二：
1 > attach(mydata)
2 > mydata$sumx<-x1+x2
3 > mydata$meanx<-(x1+x2)/2
4 > mydata$sumx
5 [1] 5 6 8 12
6 > mydata$meanx
7 [1] 2.5 3.0 4.0 6.0方法三
1 >mydata<-transform(mydata,
2 sumx<-x1+x2,
3 meanx<-(x1+x2)/2)变量重编码
逻辑运算
小于（<） 小于或等于（<=） 大于（>） 大于或等于（>=） 严格等于（==）
不等于（!=） 非x （!x） x或y（x|y） x和y（x&y） 测试x是否为TRUE（isTRUE(x)）
语句variable[condition] <- expression将仅在condition的值为TRUE时执行赋值
1 > leadership$agecat[leadership$age<55]<-"Young"
2 > leadership$age[leadership$age=="99"] <- NA
3 > leadership$agecat[leadership$age>75]<-"Elder"
4 > leadership$agecat[leadership$age>=55 &
5 + leadership$age<=75]<-"Middle Aged"
6 > leadership$agecat[leadership$age<55]<-"Young"
7 > leadership
8 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5 agecat
9 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5 Young
10 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5 Young
11 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2 Young
12 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA Young
13 5 5 5/1/09 uk f NA 2 2 1 2 1 <NA>
或1 > leadership<-within(leadership,{
2 + agecat<-NA # 每句后面不能有逗号
3 + agecat[age>75] <-"Elder"
4 + agecat[age>=55 & age <=75]<-"Middle Aged"
5 + agecat[age<55] <-"Young"})
6 > leadership
7 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5 agecat
8 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5 Young
9 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5 Young
10 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2 Young
11 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA Young
12 5 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1 Elder函数within和函数with类似，不同的是它允许你修改数据框
变量重命名
方法一：fix（leadership）
方法二：rename（dataframe，c（oldname=“newname”，oldname=“newname”，....）
方法三：names（）
法一：
1 > leaderhip
2 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
3 1 5 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
4 2 4 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
5 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
6 4 2 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
7 5 1 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1
8 > fix(leaderhip) # 注意括号是英文括号，不是中文括号
9 > leaderhip
10 managerID date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
11 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
12 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
13 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
14 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
15 5 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1法二:
1 > leaderhip<-rename(leaderhip,
2 + c(managerID="manager",date="testDate"))
3 > leaderhip
4 manager testDate country gender age q1 q2 q3 q4 q5
5 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
6 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
7 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
8 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
9 5 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1法三：
1 > names(leaderhip)
2 [1] "manager" "testDate" "country" "gender" "age" "q1"
3 [7] "q2" "q3" "q4" "q5"
4 > names(leaderhip)[1]<-"managerID"
5 > leaderhip
6 managerID testDate country gender age q1 q2 q3 q4 q5
7 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
8 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
9 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
10 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
11 5 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1三 日期值与缺失值
日期值
日期通常以字符串的形式输入到R中，然后转化为数值形式存储的日期变量，函数as.Date()用于执行这种转化，其语法为as.Date(x, "input_format"),其中x是字符型数据，input_format则是读入日期的适当格式。
%d 数字表示的日期（0~31） 例如01~31
%a 缩写的星期名 例如Mon
%A 非缩写的星期名 例如Monday
%m 月份（00~12） 例如00~12
%b 缩写的月份 例如Jan
%B 非缩写的月份 例如January
%y 两位数的年份 例如07
%Y 四位数的年份2007
默认的日期格式为yyyy-mm-dd，语句为：
1 >mydates<-as.Date(c("2015-09-24","2015-09-25"))
2 >mydates
3 [1] "2015-09-24" "2015-09-25格式转化
1 >strDates<-c("24/09/2015","25/09/2015")
2 >dates<-as.Date(strDates,"%d/%m/%Y")# 注意 输入的日期转化为对应的日期，其次这里的Y是大写的，
如果这里y小写的话，会出现输出结果时间不对。
注意要加斜杠
3 >dates
4 [1] "2015-09-24" "2015-09-25"
例子：
1 >leadership
2 > manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
3 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
4 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
5 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
6 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
7 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1
8 >leadership$date
9 [1] "10/24/08" "10/28/08" "10/1/08" "10/12/08" "5/1/09"
10 >myformat<-"%m/%d/%y"
11 >leadership$date<-as.Date(leadership$date,myformat)# 为什么这个格式不用加斜杠也行，而上面那个要加 斜杠
12 >leadership
13 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
14 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5 5 5
15 2 2008-10-28 us f 45 3 5 2 5 5
16 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 5 5 2
17 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 4 NA NA
18 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1 2 1当前日期
Sys.Date()--返回今天的日期
date（）--返回当前日期和时间
1 >Sys.Date()
2 [1] "2015-09-23"
3 >date() # 他人：这种方法返回的是字符串类型
4 [1] "Wed Sep 23 22:55:26 2015"
5 >today<-Sys.Date()
6 >format(today,format="%B %d %Y") # 格式化当前日期
7 [1] "九月 24 2015"
8 >format(today,format="%A")
9 [1] "星期四"两日期相减
1 >startdate<-as.Date("2014-09-24")
2 >enddate<-as.Date("2015-09-24")
3 >days<-enddate-startdate
4 >days
5 Time difference of 365 days
用difftime()来计算时间间隔，并以星期（weeks），天（days），时（hours），分（minutes），秒（seconds）来表示。
1 > today<-Sys.Date()
2 > wujiadong<-as.Date("1991-10-07")
3 > difftime(today,wujiadong,units = "weeks")
4 Time difference of 1250.429 weeks此外：利用函数 strDates<-character(date) 可已经两日期变量转成成字符型变量.
help(as.Date) and help(strftime)查看与日期和时间相关的函数
相关包：lubridate
缺失值
1 识别缺失值is.na()
1 > y<-c(1,2,3,NA)
2 > is.na(y)
3 [1] FALSE FALSE FALSE TRUE代码4-3
1 > is.na(leaderhip[,6:10])
2 q1 q2 q3 q4 q5
3 1 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
4 2 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
5 3 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
6 4 FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
7 5 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE2 重编码某些值为缺失值
1 > leaderhip$age[leaderhip$age==99]<-NA
2 > leaderhip$age
3 [1] 32 45 25 39 NA3 在分析中去除缺失值
1 > x<-c(1,2,NA,3)
2 > y<-x[1]+x[2]+x[3]+x[4]
3 > sumx<-y
4 > sumx
5 [1] NA#因有缺失值
6 > x<-c(1,2,NA,3)
7 > y<-sum(x,na.rm=TRUE)#去除x中的缺失值 # na.rm（）删除缺失值
8 > y
9 [1] 61 > leaderhip
2 managerID testDate country gender age q1 q2 q3 q4 q5
3 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
4 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
5 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2
6 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
7 5 5 5/1/09 uk f NA 2 2 1 2 1
8 > newdata<-na.omit(leaderhip) # na.omit()删除带有缺失值的行
9 > newdata
10 managerID testDate country gender age q1 q2 q3 q4 q5
11 1 1 10/24/08 us m 32 5 4 5 5 5
12 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
13 3 3 10/1/08 uk f 25 3 5 5 5 2四 数据类型与类型转换
ls.numerica() --as.numerica()
is.character()--as.character()
is.vector()--as.vector()
is.matrix()--as.matrix()
is.data.frame()--as.data.frame()
is.factor()--as.factor()
is.logical()--as.logical()
is.datatype()--返回结果是TRUE或FALSE
1 > a<-c(1,2,3)
2 > a
3 [1] 1 2 3
4 > is.numeric(a)
5 [1] TRUE
6 > is.vector(a)
7 [1] TRUE
8 > a<-as.character(a)
9 > a
10 [1] "1" "2" "3"
11 > is.numeric(a)
12 [1] FALSE
13 > is.vector(a)
14 [1] TRUE
15 > is.character(a)
16 [1] TRUE五 数据集的排序、合并与取子集
数据集的排序
1 > newdata<-leadership[order(leadership$age),]
2 > newdata
3 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
4 3 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 5 5 2
5 1 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5 5 5
6 4 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 4 NA NA
7 2 2 2008-10-28 us f 45 3 5 2 5 5
8 5 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1 2 1
9 attach(leadership)
10 > newdata<-leadership[order(gender,age),]
11 > newdata
12 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
13 3 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 5 5 2
14 2 2 2008-10-28 us f 45 3 5 2 5 5
15 5 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1 2 1
16 1 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5 5 5
17 4 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 4 NA NA
18 > newdata<-leadership[order(gender,-age),]
19 > newdata
20 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
21 5 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1 2 1
22 2 2 2008-10-28 us f 45 3 5 2 5 5
23 3 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 5 5 2
24 4 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 4 NA NA
25 1 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5 5 5数据集的合并（向数据框中添加列（变量）和行（观测））
添加列
要横向合并两个数据框（数据集），请使用merge()函数。在多数情况下，两个数据框是通过一个或多个共有变量进行联结的（即一种内联结，inner join），例如：
total<-merge(dataframeA,dataframeB,by="ID") # 按照ID进行了合并
or
total<-merge(dataframeA,dataframeB,by=c("ID","Country")) # 按照ID和Country进行了合并
or
total<-cbind(A,B) # 直接横向合并两个矩阵或数据框，并且不需要指定一个公共索引
# 每个对象必须拥有相同的行数，且要有相同顺序排序。
添加行
rbind()--纵向合并两个数据框
total<-rbind(dataframeA,dataframeB) # 两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。若dataframeA中有dataframeB中没有的变量，则做一下处理：
删除dataframeA中的多余变量；
在dataframeB中创建追加的变量并将其值设为NA（缺失）
数据集取子集
选入变量
1 >newdata<-leadership[,c(6:10)]
2 > newdata
3 q1 q2 q3 q4 q5
4 1 5 4 5 5 5
5 2 3 5 2 5 5
6 3 3 5 5 5 2
7 4 3 3 4 NA NA
8 5 2 2 1 2 1
剔除变量
方法一：
1 > myvars<-names(leadership)%in%c("q3","q4") 解释：(1) names(leadership)生成了一个包含所有变量名的字符型向量
2 > newdata<-leadership[!myvars] (2) names(leadership) %in% c("q3", "q4")返回了一个逻辑型向量，names(leadership)
3 > newdata 中每个 匹配q3或q4的元素的值为TRUE，反之为FALSE
4 manager date country gender age q1 q2 q5 (3) 运算符非（!）将逻辑值反转
5 1 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5 (4) leadership[c(TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE,
6 2 2 2008-10-28 us f 45 3 5 5 TRUE)]选择了逻辑值为TRUE的列，于是q3和q4被剔除了
7 3 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 2
8 4 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 NA
9 5 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1方法二：
1 >newdata<-leadership[c(-8,-9)]
2 > newdata
3 manager date country gender age q1 q2 q5
4 1 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5
5 2 2 2008-10-28 us f 45 3 5 5
6 3 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 2
7 4 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 NA
8 5 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1方法三：
1 leadership$q3<-leadership$q4<-NULL
2 > leadership
3 manager date country gender age q1 q2 q5
4 1 1 2008-10-24 us m 32 5 4 5
5 2 2 2008-10-28 us f 45 3 5 5
6 3 3 2008-10-01 uk f 25 3 5 2
7 4 4 2008-10-12 uk m 39 3 3 NA
8 5 5 2009-05-01 uk f 99 2 2 1
subset（）函数
1 > newdata<-subset(leadership,age>=35|age<24,
2 + select = c(q1,q2,q3,q4))
3 > newdata
4 q1 q2 q3 q4
5 2 3 5 2 5
6 4 3 3 4 NA
7 5 2 2 1 21 > newdata<-subset(leadership,gender=="m" & age>25,
2 + select = gender:q4)
3 > newdata
4 gender age q1 q2 q3 q4
5 1 m 32 5 4 5 5
6 4 m 39 3 3 4 NA
随机抽样
1 > mysample<-leadership[sample(1:nrow(leadership),3,
2 + replace=FALSE),]
3 > mysample
4 manager date country gender age q1 q2 q3 q4 q5
5 4 4 10/12/08 uk m 39 3 3 4 NA NA
6 5 5 5/1/09 uk f 99 2 2 1 2 1
7 2 2 10/28/08 us f 45 3 5 2 5 5
使用sql语句操作数据框
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