> #chapter 3
> #原子向量
> x <- c(2.1,4.2,3.3,5.4)
> #正数返回指定位置上的元素
> x[c(1,1,2,2)]
[1] 2.1 2.1 4.2 4.2
> #c()内的数尽管是小数，但是返回整数
> x[c(1.2,1.2,2.6,2.3)]
[1] 2.1 2.1 4.2 4.2
> #负数意为不包含这个位置上的数
> x[-2]
[1] 2.1 3.3 5.4
> #在同一子集选取过程中，不能同时使用正整数和负整数
> x[c(-1,2)]
Error in x[c(-1, 2)] : only 0's may be mixed with negative subscripts
> #对于逻辑向量，只对应于逻辑向量为TRUE的元素
> x[c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)]
[1] 2.1 3.3
> #如果逻辑向量要比从中选取的子集的向量短，那么逻辑向量就会循环使用
> x[c(TRUE,FALSE)]
[1] 2.1 3.3
> #空索引是返回原始向量
> x[]
[1] 2.1 4.2 3.3 5.4
> #字符向量返回与索引中的名字相匹配的元素
> (y <- setNames(x,letters[1:4]))
a b c d
2.1 4.2 3.3 5.4
> y[c('a','b','c')]
a b c
2.1 4.2 3.3
>
> #对矩阵和数组一些经典的提取方法
> a <- matrix(1:9,nrow = 3)
> colnames(a) <- c('A','B','C')
> a
A B C
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9
> a[1:2,]
A B C
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
> a[c(TRUE,FALSE,TRUE),c('B','A')]
B A
[1,] 4 1
[2,] 6 3
> #由于矩阵和数组具有特殊的形式，所以可以使用一个单一的向量来对他们进行子集选取
> (vals <- outer(1:5,1:5,FUN = 'paste',sep = ','))
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] "1,1" "1,2" "1,3" "1,4" "1,5"
[2,] "2,1" "2,2" "2,3" "2,4" "2,5"
[3,] "3,1" "3,2" "3,3" "3,4" "3,5"
[4,] "4,1" "4,2" "4,3" "4,4" "4,5"
[5,] "5,1" "5,2" "5,3" "5,4" "5,5"
> vals[c(4,16,20)]
[1] "4,1" "1,4" "5,4"
> #也可以使用矩阵提取矩阵
> (select <- matrix(ncol = 2,byrow = TRUE,c(
+ 1,1,
+ 3,1,
+ 2,4
+ )))
[,1] [,2]
[1,] 1 1
[2,] 3 1
[3,] 2 4
> vals[select]
[1] "1,1" "3,1" "2,4"
>
> #数据框经典操作
> (df <- data.frame(x = 1:3,y = 3:1,z = letters[1:3]))
x y z
1 1 3 a
2 2 2 b
3 3 1 c
> df[c('x','z')]
x z
1 1 a
2 2 b
3 3 c
> df[,c('x','z')]
x z
1 1 a
2 2 b
3 3 c
> df[df$x == 2,]
x y z
2 2 2 b
> df[c(1,3),]
x y z
1 1 3 a
3 3 1 c
>
> #简化与保留
> #原子向量：去除名字
> x <- c(a = 1,b = 2)
> x[1]
a
1
> x[[1]]
[1] 1
> #列表：返回列表中的对象，而不是一个元素列表
> y <- list(a = 1,b = 2)
> str(y[1])
List of 1
$ a: num 1
> str(y[[1]])
num 1
> #因子：扔掉所有不用的水平
> z <- factor(c('a','b'))
> z[1]
[1] a
Levels: a b
> z[1,drop = TRUE]
[1] a
Levels: a
> #矩阵或者数组：抛掉所有长度为1的维度
> a <- matrix(1:4,ncol = 2)
> a[1,,drop = FALSE]
[,1] [,2]
[1,] 1 3
> a[1,]
[1] 1 3
> #数据框;如果输出只有一列，返回一个向量而不是数据框
> df <- data.frame(a = 1:2,b = 1:2)
> str(df[1])
'data.frame': 2 obs. of 1 variable:
$ a: int 1 2
> str(df[[1]])
int [1:2] 1 2
> str(df[,'a',drop = FALSE])
'data.frame': 2 obs. of 1 variable:
$ a: int 1 2
> str(df[,'a'])
int [1:2] 1 2
>
> #￥是一个简写的运算符，x$y 相当于x[['y',exact = FALSE]]。经常用来访问数据框中的变量
> #使用$最常见的错误如下（要直接引用列的名字，不然就是错误的）：
> var <- 'cyl'
> mtcars$var
NULL
> mtcars$cyl
[1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8
[32] 4
>
> #$和[[之间有个很重要的不同，就是$是部分匹配：
> x <- list(abc = 1)
> x$a
[1] 1
> x[['a']]
NULL
>
> #查询表
> #字符匹配为创造查询表提供一个强大的方法
> #比如，你先将简写转换成全拼：
> x <- c('m','f','u','f','f','m','m')
> lookup <- c(m = 'Male',f = 'Female',u = NA)
> lookup[x]
m f u f f m m
"Male" "Female" NA "Female" "Female" "Male" "Male"
> unname(lookup[x])
[1] "Male" "Female" NA "Female" "Female" "Male" "Male"
> #随机样本/自助法
> df <- data.frame(x = rep(1:3,each = 2),y = 6:1,z = letters[1:6])
> #随意排序
> df[sample(nrow(df)),]
x y z
5 3 2 e
4 2 3 d
1 1 6 a
6 3 1 f
3 2 4 c
2 1 5 b
> #从中任选3个
> df[sample(nrow(df),3),]
x y z
4 2 3 d
3 2 4 c
2 1 5 b
> #从中选取6个，有放回
> df[sample(nrow(df),6,replace = TRUE),]
x y z
6 3 1 f
3 2 4 c
6.1 3 1 f
1 1 6 a
3.1 2 4 c
2 1 5 b
> #排序
> df2 <- df[sample(nrow(df)),3:1]
> df2
z y x
1 a 6 1
2 b 5 1
5 e 2 3
6 f 1 3
4 d 3 2
3 c 4 2
> df2[order(df2$x),]
z y x
1 a 6 1
2 b 5 1
4 d 3 2
3 c 4 2
5 e 2 3
6 f 1 3
> df2[,order(names(df2))]
x y z
1 1 6 a
2 1 5 b
5 3 2 e
6 3 1 f
4 2 3 d
3 2 4 c
> #一般来说，表达式越简单，灵活性越低。当为了从升序变成降序，可以添加decreasing = TRUE.
> #一般缺失值会放在最后，如果去除缺失值，可以使用na.last = NA。也可以用na.last = FALSE将缺失值放在开头。
>
> #展开重复记录
> df <- data.frame(x = c(2,4,1),y = c(9,11,6),n = c(3,5,1))
> rep(1:ncol(df),df$n)
[1] 1 1 1 2 2 2 2 2 3
> df[rep(1:nrow(df),df$n),]
x y n
1 2 9 3
1.1 2 9 3
1.2 2 9 3
2 4 11 5
2.1 4 11 5
2.2 4 11 5
2.3 4 11 5
2.4 4 11 5
3 1 6 1
>
> #剔除数据框中的列
> #第一种可以将这些列设置为NULL
> df <- data.frame(x = 1:3,y = 3:1,z = letters[1:3])
> df$z <- NULL
> df
x y
1 1 3
2 2 2
3 3 1
> #第二种就是直接提取需要的列
>
> #根据条件选取子集：
> mtcars[mtcars$gear == 5,]
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.7 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.5 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.5 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.6 0 1 5 8
> #也可以使用subset()和布尔运算结合：
> subset(mtcars,gear == 5)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.7 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.5 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.5 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.6 0 1 5 8
> subset(mtcars,gear == 5 & cyl == 4)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.7 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.9 1 1 5 2
>
> #也可以使用which()函数
> which(LETTERS == "R")
[1] 18
> which(ll <- c(TRUE, FALSE, TRUE, NA, FALSE, FALSE, TRUE))
[1] 1 3 7
> names(ll) <- letters[seq(ll)]
> which(ll)
a c g
1 3 7
> which((1:12)%%2 == 0)
[1] 2 4 6 8 10 12
> which(1:10 > 3, arr.ind = TRUE)
[1] 4 5 6 7 8 9 10