R 언어: 기본 데이터 형식 과 데이터 구조

R 언어 개발 이 심화 되면 서 R 의 기본 적 인 데이터 유형 에 대해 깊이 이해 해 야 한다.
0. 데이터 형식, 주로 다음 과 같은 몇 가지 유형 이 있 습 니 다.
    logical, integer, double, complex, character, or raw.
    as. nameOf Type () 과 is. nameOf Type 에 따라 전환 과 진 가 를 판단 할 수 있 습 니 다.
1. 데이터 구조
1.1 벡터 (벡터)
  
class (vector) 의 결 과 는 대응 하 는 데이터 형식 입 니 다.
1.1.1 c () 구조 벡터 사용
  

 p <- c(2,3,5,7)

1.1.2 벡터 색인 이 증가 하면 벡터 가 자동 으로 증가한다.
   

    for(i in 1:length(p)){
          p[i] <- i
    }
    

 
1.1.3 seq () 구조 벡터 사용
   

se<-seq(1,10,1)

1.2 배열 (Arrays)   
    
class (array) 의 결 과 는 "array" 입 니 다.
1.2.1 array (vector, num = length (vector), dimname) 를 사용 하여 배열 을 구성 합 니 다.
    

arr<-array(vec,5,"test")

1.3 리스트 (목록)
      genel form 의 벡터 이지 만 서로 다른 데이터 형식 을 포함 할 수 있 습 니 다.여기 list 는 C 의 struct 데이터 구조 와 비슷 합 니 다.
     
class (list) 의 결 과 는 "list" 입 니 다.
1.3.1 list () 구조 목록 사용
      

a <- list(name="Joe", 4, foo=c(3,8,9))

1.3.2 a [num] 를 사용 하여 목록 의 한 칸 의 데 이 터 를 추출 합 니 다.
      

a[[1]]   a$name

       list 길 이 를 초과 하면 오류 가 표 시 됩 니 다.예: a [4]]
1.4 매트릭스 (매트릭스)
      R 언어 에서 고정된 매트릭스 데이터 형식 이 없고 그 는 여러 벡터 에 대한 조합 을 통 해 형 성 된 것 이다.
    
class (matrix) 의 결 과 는 "matrix" 입 니 다.
1.4.1 array () 구조 행렬 사용
      array () 구조의 행렬 을 통 해 행렬 의 차원 을 증가 시 킬 수 있다.
    

 m1 <- array( c(1,2,3,4,5,6), dim=c(2,3) )
 m2 <-  array(data=c(firstMatrix,secondMatrix),dim=c(rownumber,columnnumber,2))

1.4.2 matrix () 구조 행렬 사용

   y <- matrix(c(1:9), nrow = 3, ncol = 3)

1.4.3 cbid () 와 rbind 구조 행렬 사용

PE <- c(0,0,0,0,1,0,0)
EE <- c(0,0,0,0,1,0,0)
SN <- c(0,0,0,0,1,0,0)
FC <- c(0,0,0,0,0,1,1)
BI <- c(0,0,0,0,0,1,1)
UF <- c(0,0,0,0,0,0,0)
TU <- c(0,0,0,0,0,0,0)
utaut.inner <- cbind(PE,EE,SN,FC,BI,UF,TU)

1.5 데이터 상자 (data. frame)
다른 언어 로 이해 하면 데이터베이스 에 있 는 표 (table), 엑셀 에 있 는 표 (sheet) 입 니 다.표 의 열 은 필드, 변수 입 니 다.표 의 줄 은 바로 기록, 견본 이다.
class (utaut) 의 결 과 는 "data. frame" 입 니 다.
1.5.1 read. table () 구조 데이터 상자 사용
이전 블 로그 에서 read. csv () 등 방법 을 소개 한 적 이 있다.

http://penergy.iteye.com/blog/2042719

1.5.2 data. frame () 구조 데이터 상자 사용

x <- 1:4; n <- 10; M <- c(10, 35); y <- 2:4
frame1<-data.frame(x, n)
xtest<-frame1$x //    (vectors)    

1.6 인자 (factor)
분류 데 이 터 를 처리 하기 위 한 효과 적 인 방법

//                                      。
state <- c("tas", "sa", "qld", "nsw", "nsw", "nt") 
//    factor：
statef <- factor(state)
statef
[1] tas sa  qld nsw nsw nt 
Levels: nsw nt qld sa tas

2. 총화
이 편 은 주로 기본 데이터 구조 와 데이터 유형 을 다룬다.다음 호 에 서 는 행렬 연산, 벡터 연산 등 데이터 구 조 를 어떻게 사용 하 는 지 설명 할 것 이다.
참고:
http://blog.fens.me/rhadoop-r-basic/