这篇文章将为大家详细讲解有关R语言向量下标和子集怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
首先定义一个x,然后对向量 x, 在后面加方括号和下标可以访问向量的元素和子集,如:
定义一个x:
x <- c(1, 4, 6.25) x
返回:
我们取出第二个元素:
x[2]
返回:
我们再修改第二个元素为 99 :
x[2] <- 99; x
返回:
我们再取下第 1、3 号元素 :
x[c(1,3)]
返回:
我们再修改第 1、3 号元素为 11,13 :
x[c(1,3)] <- c(11, 13); x
返回:
若是下标可重复,又会如何,如:
x[c(1,3,1)]
返回:
负下标表示扣除相应的元素后的子集,如
x <- c(1,4,6.25) x[-2]
-2 表示倒数第二个;返回:
再比如:
x[-c(1,3)]
返回:
负整数下标不能与正整数下标同时用来从某一向量中取子集,比如
x[c(1,-2)]
返回结果会报错:
x[] 表示取 x 的全部元素作为子集。这与 x 本身不同,比如
x <- c(1,4,6.25) x[]
返回:
然后,我们对x 内的值进行修改
x[] <- 999 x
返回:
再如,另一种对x内的值进行修改
x <- c(1,4,6.25) x <- 999 x
返回结果只有一个值:
可能有人会问是否有 x[0] ,那就让我们看看
x[0]
返回:
那说明,x[0] 是一种少见的做法,结果返回类型相同、长度为零的向量,如 numeric(0)。
相当于空集;且当 0 与正整数下标一起使用时会被 忽略。当 0 与负整数下标一起使用时也会被 忽略。
设向量 x 长度为 n , 则使用正整数下标时下标应在 { 1 , 2 , . . . , n } 中取值。
x <- c(1,4,6.25) x[2]
返回:
如果使用大于 n 的下标,读取时返回缺失值,并不出错。
x[5]
返回:
给超出 n 的下标元素赋值,则向量自动变长,中间没有赋值的元素为缺失值。例如
x[5] <- 9 x
返回:
虽然 R 的语法对下标超界不视作错误,但是这样的做法往往来自不良的程序思路,而且对程序效率有影响,所以实际编程中应避免下标超界。
下标可以是与向量等长的逻辑表达式,一般是关于本向量或者与本向量等长的其它向量的比较结果,如 定义x
x <- c(1,4,6.25)
取出 x 的大于 3 的元素组成的子集
x[x > 3]
返回:
逻辑下标除了用来对向量取子集,还经常用来对数据框取取子集,也用在向量化的运算中。例如,对如下示性函数
输入向量 x ,结果 y 需要也是一个向量,程序可以写成
f <- function(x){ y <- numeric(length(x)) y[x >= 0] <- 1 y[x < 0] <- 0 # 此语句多余 y }
事实上还有一种写法,向量化的逻辑选择有一个 ifelse() 函数,比如,对上面的示性函数,如果 x 是一个向量,输出 y 向量可以写成
y <- ifelse(x>=0, 1, 0)
要注意的是,如果逻辑下标中有缺失值,对应结果也是缺失值,如
x <- c(1, 4, 6.25, NA) x[x > 2]
返回:
所以,在用逻辑下标作子集选择时,一定要考虑到缺失值问题。 正确的做法是加上!is.na 前提,如
x[!is.na(x) & x > 2]
返回:
函数 which() 可以用来找到满足条件的下标,如
x <- c(3, 4, 3, 5, 7, 5, 9) which(x > 5)
返回:
seq(along=x) 会生成由 x 的下标组成的向量,如
seq(along=x)[x > 5]
返回:
用 which.min() 、which.max() 求最小值的下标和最大值的下标,不唯一时只取第一个。如
which.min(x) which.max(x)
返回:
向量可以为每个元素命名。如
ages <- c(" 李明"=30, " 张聪"=25, " 刘颖"=28)
或
ages <- c(30, 25, 28) names(ages) <- c(" 李明", " 张聪", " 刘颖")
或
ages <- setNames(c(30, 25, 28), c(" 李明", " 张聪", " 刘颖"))
这时可以用元素名或元素名向量作为向量的下标,如
ages[" 张聪"]
返回:
再如:
ages[c(" 李明", " 刘颖")]
返回:
再如,修改字符串数值:
ages[" 张聪"] <- 26
用字符串作为下标时,如果该字符串不在向量的元素名中,读取时返回缺失值结果,赋值时该向量会增加一个元素并以该字符串为元素名。 带有元素名的向量也可以是字符型或其它基本类型,如
sex <- c(" 李明"=" 男", " 张聪"=" 男", " 刘颖"=" 女")
除了给向量元素命名外,在矩阵和数据框中还可以给行、列命名,这会使得程序的扩展更为容易和安全。 R 允许仅给部分元素命名,这时其它元素名字为空字符串。不同元素的元素名一般应该是不同的,否则在使用元素作为下标时会发生误读,但是 R 语法允许存在重名。 用 unname(x) 返回去掉了元素名的 x 的副本,用 names(x) <- NULL 可以去掉 x 的元素名。
R 在使用整数作为向量下标时,允许使用重复下标,这样可以把数组 x 看成一个 1 : n 的整数到 x[1] , x[2] , . . . , x[n] 的一个映射表 , 其中 n 是 x 的长度。 比如,某商店有三种礼品,编号为 1,2,3 ,价格分别为 68, 88 和 168 。令
price.map <- c(68, 88, 168)
设某个收银员在一天内分别售出礼品编号为 3,2,1,1,2,2,3 ,可以用如下的映射方式获得售出的这些礼品对应的价格:
items <- c(3,2,1,1,2,2,3) y <- price.map[items] print(y)
返回:
R 向量可以用字符型向量作下标,字符型下标也允许重复,所以可以把带有元素名的 R 向量看成是元素名到元素值的映射表。 比如,设 sex 为 10 个学生的性别(男、女)
sex <- c(" 男", " 男", " 女", " 女", " 男", " 女", " 女", " 女", " 女", " 男")
希望把每个学生按照性别分别对应到蓝色和红色。首先建立一个 R 向量当作映射
sex.color <- c(' 男'='blue', ' 女'='red')
用 R 向量 sex.color 当作映射,可以获得每个学生对应的颜色
cols <- sex.color[sex]; print(cols)
返回:
这样的映射结果中带有不必要的元素名,用 unname() 函数可以去掉元素名,如
unname(cols)
返回:
可以把向量 x 看成一个集合,但是其中的元素允许有重复。用 unique(x) 可以获得 x 的所有不同值。如
unique(c(1, 5, 2, 5))
返回:
用 a %in% x 判断 a 的每个元素是否属于向量 x,如
5 %in% c(1,5,2)
返回:
c(5,6) %in% c(1,5,2)
返回
与 %in 运算符类似,函数 match(x, table) 对向量 x 的每个元素,从向量 table 中查找其首次出现位置并返回这些位置。没有匹配到的元素位置返回NA_integer_( 整数型缺失值) 。如
一个数值判断:
match(5, c(1,5,2))
返回:
若所匹配集合有重复元素,则返回为第一个元素的下标:
match(5, c(1,5,2,5))
返回:
若匹配两个元素的所属呢?
match(c(2,5), c(1,5,2,5))
返回:
若所匹配元素中,有集合中没有的呢?则返回空值,如
match(c(2,5,0), c(1,5,2,5))
返回:
用 intersect(x,y) 求交集,结果中不含重复元素,如
intersect(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
返回:
用 union(x,y) 求并集,结果中不含重复元素,如
union(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
返回:
用 setdiff(x,y) 求差集,即 x 的元素中不属于 y 的元素组成的集合,结果中不含重复元素,如
setdiff(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
返回:
用 setequal(x,y) 判断两个集合是否相等,不受次序与重复元素的影响,如
setequal(c(1,5,2), c(2,5,1))
再如
setequal(c(1,5,2), c(2,5,1,5))
返回:
设文件 class.csv 内容如下 :
name,sex,age,height,weight
Alice,F,13,56.5,84
Becka,F,13,65.3,98
Gail,F,14,64.3,90
Karen,F,12,56.3,77
Kathy,F,12,59.8,84.5
Mary,F,15,66.5,112
Sandy,F,11,51.3,50.5
Sharon,F,15,62.5,112.5
Tammy,F,14,62.8,102.5
Alfred,M,14,69,112.5
Duke,M,14,63.5,102.5
Guido,M,15,67,133
James,M,12,57.3,83
Jeffrey,M,13,62.5,84
John,M,12,59,99.5
Philip,M,16,72,150
Robert,M,12,64.8,128
Thomas,M,11,57.5,85
William,M,15,66.5,112
用如下程序可以把上述文件读入为 R 数据框 d.class, 并取出其中的 name 和
age 列到变量 name 和 age 中:
d.class <- read.csv ( 'class.csv' , header= TRUE , stringsAsFactors= FALSE )
name <- d.class[, 'name' ]
age <- d.class[, 'age' ]
(1) 求出 age 中第 3, 5, 7 号的值;
(2) 用变量 age, 求出达到 15 岁及以上的那些值;
(3) 用变量 name 和 age, 求出 Mary 与 James 的年龄。
(4) 求 age 中除 Mary 与 James 这两人之外的那些人的年龄值,保存到变量 age1 中。
(5) 假设向量 x 长度为 n , 其元素是 { 1 , 2 , . . . , n } 的一个重排。可以把 x 看成一个 i 到 x[i] 的映射 (i 在 { 1 , 2 , . . . , n } 中取值 ) 。求向量 y, 保存了上述映射的逆映射,即:如果 x[i]=j, 则 y[j]=i 。
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