在R語(yǔ)言中，數(shù)據(jù)框（Dataframe）是一個(gè)非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其組織數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)與矩陣相似，但是其各列的數(shù)據(jù)類型可以不相同。一般情況，數(shù)據(jù)框的每列是一個(gè)變量，每行是一個(gè)觀測(cè)樣本。

雖然，數(shù)據(jù)框內(nèi)不同的列可以是不同的數(shù)據(jù)模式，但是數(shù)據(jù)框內(nèi)每列的長(zhǎng)度必須相同。

1、創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

在R語(yǔ)言中，數(shù)據(jù)框使用data.frame()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建，其格式如下：

data.frame(col1,col2,..., row.name=NULL, check.rows = FALSE,check.names=TRUE,stringsAsFactors = default.stringsAsFactors())

其中，row.name用于指定各行（樣本）的名稱，默認(rèn)沒(méi)有名稱，使用從1開(kāi)始自增的序列來(lái)標(biāo)識(shí)每一行；check.rows用于用來(lái)檢查行的名稱和數(shù)量是否一致，默認(rèn)為FALSE；check.names來(lái)檢查變量（列）的名稱是否唯一且符合語(yǔ)法，默認(rèn)為TRUE；用來(lái)描述是否將字符型向量自動(dòng)轉(zhuǎn)換為因子，默認(rèn)轉(zhuǎn)換，若不改變的話使用stringsAsFactors = FALSE來(lái)指定即可。

（1）df1<-data.frame(name=c("王宏", "馬蘭", "劉濤", "張峰"), sex=c("男", "女", "男", "男"), score=c(90, 85, 82, 93))

（2）df2<-data.frame(name=c("王宏", "馬蘭", "劉濤", "張峰"), sex=c("男", "女", "男", "男"), score=c(90, 85, 82, 93), row.names=c("s1", "s2", "s3", "s4"))

（3）

name <- c("王宏", "馬蘭", "劉濤", "張峰")  #向量

sex <- c("男", "女", "男", "男")  #向量

score <- c(90, 85, 82, 93)   #向量

df3<-data.frame(name, sex, score)  #使用向量生成數(shù)據(jù)框

以上的執(zhí)行情況如下圖所示，（若圖較小，可以點(diǎn)擊查看大圖）

（4）lst<-list(name=c("王宏","馬蘭","劉濤","張峰"), sex=c("男", "女", "男", "男"), score=c(90, 85, 82, 93))

df4<-as.data.frame(lst)

本部分執(zhí)行代碼如下圖所示，（若圖較小，請(qǐng)點(diǎn)擊看大圖）

（5）arr1 <- array(1:12,c(4,3))

         df5 <- as.data.frame(arr1)   #使用數(shù)組生成數(shù)據(jù)框

         arr2<- array(1:12, c(4,3),dimnames=list(c("R1","R2","R3","R4"), c("C1","C2","C3")))

         df6 <- as.data.frame(arr2)

本部分執(zhí)行情況如下圖所示：

（6） m1 <- matrix(c(1:12),nr=3)

df7<-as.data.frame(m1)

m2<-matrix(c(1:12),nr=3,dimnames=list(c("R1","R2","R3")))

df8<-as.data.frame(m2)

m3<-matrix(c(1:12),nr=3,dimnames=list(c(),c("C1","C2","C3","C4")))

df9<-as.data.frame(m3)

本部分的執(zhí)行情況如下：

在使用數(shù)組，矩陣生成數(shù)據(jù)框時(shí)，若沒(méi)有指定列名，則以"V1","V2”......進(jìn)行代替。

2、數(shù)據(jù)框的引用

（1）df1["score"]   #仍為一個(gè)數(shù)據(jù)框, 也是一個(gè)列表

（2）df1[,"score"]  #返回的是向量

（3）df1[3]   #同（1）

（4）df1[,3]  #同（2）

（5）df1[c(1,3)]  #返回第1列和第3列的數(shù)據(jù)

以上執(zhí)行情況如下圖所示：

（6）df1[c(1,3),]  #返回第1行和第3行的數(shù)據(jù)

（7）df1[c(1,3),c(2,3)]  #返回第1行和第3行與第2列和第3列交叉處的數(shù)據(jù)

（8）df1$name  #以因子的形式返回name列

（9）df1[["name"]]  #以因子的形式返回name列

（10）df1[[1]][1]  #返回第1分量的第一個(gè)元素值，王宏

（11）df1[['name']][1]  #返回name分量第一個(gè)元素值：王宏

（12）df1$name[1]  #返回name分量第一個(gè)元素值：王宏

3、數(shù)據(jù)框的修改

（1）增加樣本數(shù)據(jù)或變量

可以使用rbind()函數(shù)和cbind()函數(shù)將新行或新列添加到數(shù)據(jù)框變量中。

lst1<-list("馬宇","男",92)  #創(chuàng)建一個(gè)新列表

df1<-rbind(df1,lst1)  #將列表lst1添加到df1中

lst2<-list(height=c(170,178,185,190,178,175))  #創(chuàng)建一個(gè)新列表，保存身高

df1<-cbind(df1,lst2)   #使用cbind將lst2添加到df1中

本部分執(zhí)行情況如下圖所示：

（2）修改某列的某一個(gè)值

df1$name[1] <- "王宏偉"  #將王宏的值修改為王宏偉

df1[1,2] <- "女"  #將第一行第2列的值修改為“女”

df1[[1]][2]<-"馬蘭蘭"  #將第一列第二個(gè)值改為“馬蘭蘭”

（3）刪除行或列

df1<-df1[-2,]   #刪除第2行數(shù)據(jù)

df1<-df1[,-4]  #刪除第4列的數(shù)據(jù)

df1<-df1[-c(1,3),]  #刪除第1行和第3行的數(shù)據(jù)

df1<-df1[,-c(1,4)]  #刪除第1列和第4列的數(shù)據(jù)

本部分（完）