这篇文章讲述的是R语言中关于数据框的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~

Chapter04 | 数据框

数据框的特点：
1、数据框是一种表格式的数据结构。数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件例如SAS或SPASS中的数据集的概念一致。
2、数据集通常是由数据构成的一个矩阵数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。
3、数据框实际上是一个列表。列表中的元素是向量，这些向量构成数据框的列，每一列必须具有相同的长度，所以数据框是矩形结构，而且数剧框的列必须命名。

•  常见数据框：

•  1、iris

•  2、mtcars

•  3、rock

矩阵与数据框：
1、数据框形状上很像矩阵
2、数据框是比较规则的列表
3、矩阵必须为同一数据类型
4、数据框每一列必须同一类型，每一行可以不同

•  1、数据框的访问

> state <- data.frame(state.name,state.abb,state.region,state.x77)#  数据框的访问 通过索引进行访问> state[1]
                   state.nameAlabama               AlabamaAlaska                 AlaskaArizona               ArizonaArkansas             ArkansasCalifornia         CaliforniaColorado             ColoradoConnecticut       ConnecticutDelaware             DelawareFlorida               FloridaGeorgia               GeorgiaHawaii                 HawaiiIdaho                   IdahoIllinois             IllinoisIndiana               IndianaIowa                     IowaKansas                 KansasKentucky             KentuckyLouisiana           LouisianaMaine                   MaineMaryland             MarylandMassachusetts   MassachusettsMichigan             MichiganMinnesota           MinnesotaMississippi       MississippiMissouri             MissouriMontana               MontanaNebraska             NebraskaNevada                 NevadaNew Hampshire   New HampshireNew Jersey         New JerseyNew Mexico         New MexicoNew York             New YorkNorth Carolina North CarolinaNorth Dakota     North DakotaOhio                     OhioOklahoma             OklahomaOregon                 OregonPennsylvania     PennsylvaniaRhode Island     Rhode IslandSouth Carolina South CarolinaSouth Dakota     South DakotaTennessee           TennesseeTexas                   TexasUtah                     UtahVermont               VermontVirginia             VirginiaWashington         WashingtonWest Virginia   West VirginiaWisconsin           WisconsinWyoming               Wyoming# 也可以通过数组进行访问，添加负索引表示除此之外> state[c(2,4)] 
               state.abb PopulationAlabama               AL       3615Alaska                AK        365Arizona               AZ       2212Arkansas              AR       2110California            CA      21198Colorado              CO       2541Connecticut           CT       3100Delaware              DE        579Florida               FL       8277Georgia               GA       4931Hawaii                HI        868Idaho                 ID        813Illinois              IL      11197Indiana               IN       5313Iowa                  IA       2861Kansas                KS       2280Kentucky              KY       3387Louisiana             LA       3806Maine                 ME       1058Maryland              MD       4122Massachusetts         MA       5814Michigan              MI       9111Minnesota             MN       3921Mississippi           MS       2341Missouri              MO       4767Montana               MT        746Nebraska              NE       1544Nevada                NV        590New Hampshire         NH        812New Jersey            NJ       7333New Mexico            NM       1144New York              NY      18076North Carolina        NC       5441North Dakota          ND        637Ohio                  OH      10735Oklahoma              OK       2715Oregon                OR       2284Pennsylvania          PA      11860Rhode Island          RI        931South Carolina        SC       2816South Dakota          SD        681Tennessee             TN       4173Texas                 TX      12237Utah                  UT       1203Vermont               VT        472Virginia              VA       4981Washington            WA       3559West Virginia         WV       1799Wisconsin             WI       4589Wyoming               WY        376# 利用行和列的名字可以直接搜索想要内容> state[,"state.abb"]
 [1] AL AK AZ AR CA CO CT DE FL GA HI ID IL IN IA KS KY LA ME MD MA MI MN MS MO MT NE NV NH NJ[31] NM NY NC ND OH OK OR PA RI SC SD TN TX UT VT VA WA WV WI WY50 Levels: AK AL AR AZ CA CO CT DE FL GA HI IA ID IL IN KS KY LA MA MD ME MI MN MO MS ... WY> state["Alabama",]
        state.name state.abb state.region Population Income Illiteracy Life.Exp MurderAlabama    Alabama        AL        South       3615   3624        2.1    69.05   15.1
        HS.Grad Frost  AreaAlabama    41.3    20 50708123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127

•  2、可绘制散点图

# 使用$的访问方式，最常用的方式，可以快速取出任意的一列，再后面的分析和画图中很重要women$height 
 [1] 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72# 可以快速绘制散点图plot(women$height,women$weight)1234567

•  3、lm函数进行线性回归

> lm (weight~height,data = women)Call:lm(formula = weight ~ height, data = women)Coefficients:(Intercept)       height  
     -87.52         3.45  12345678

•  4

# 如果没回都使用$可能会不方便，这是可以通过attach函数进行加载> attach(mtcars)# 加载完以后直接搜索即可> mpg 
 [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4 10.4 14.7 32.4[19] 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7 15.0 21.4> hp [1] 110 110  93 110 175 105 245  62  95 123 123 180 180 180 205 215 230  66  52  65  97 150[23] 150 245 175  66  91 113 264 175 335 109# detach函数取消加载> detach(mtcars) # with函数与attach类似> with(mtcars,{mpg}) 
 [1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 17.3 15.2 10.4 10.4 14.7 32.4[19] 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7 15.0 21.4123456789101112131415161718

转载自：CSDN   作者：不温卜火

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16146103/article/details/105418454