R语言学习笔记6-数据框

R语言学习笔记6-数据框

• 数据框(DataFrame)介绍
• 数据框用途
• 创建数据框
• 从矩阵创建数据框
• 索引和切片
• 添加和修改列
• 数据框的预处理
• 数据框的排序
• 数据框的筛选
• 处理缺失值
• 应用函数处理数据
• 重塑数据框
• 使用 dplyr 进行数据框的管道操作
• 数据框的时间序列操作
• 大数据框的处理
• 数据框的绘图
• 数据框的文本处理
• 数据框的连接与关联
• • 按行或列连接数据框
  • 按键值关联数据框
  • 数据框的条件处理与逻辑操作
  • • 条件筛选
    • 逻辑操作
    • 数据框的汇总与统计分析
    • • 分组汇总
      • 统计计算

        数据框(DataFrame)介绍

        数据框是R语言中用于存储和处理表格数据的重要数据结构。由行和列组成，每列可以包含不同类型的数据，但同一列中的数据类型必须相同。数据框中的每一列都有一个列名，用于标识数据的内容

        
        （图片来源网络，侵删）

        数据框用途

        1. 数据清洗与预处理： 在数据分析过程中，数据常常需要进行清洗和预处理，包括缺失值处理、数据转换、重命名变量等操作。数据框提供了丰富的函数和方法来进行这些操作，使数据达到分析要求的格式和质量

        2. 数据分析与统计： 数据框可以通过内置的函数和外部包（如dplyr、tidyverse等）进行各种统计计算、汇总、分组操作和复杂的数据逻辑处理。这些操作可以从数据中提取有用信息、进行趋势分析、建立模型等

        3. 数据可视化： R语言中的数据可视化包（如ggplot2）可以直接接受数据框作为输入，通过简单的代码生成高质量的统计图表。使得可以快速理解数据的特征和趋势

        创建数据框

        可使用 data.frame() 函数直接创建数据框

        # 创建一个基础的数据框
        df