R语言与数据分析练习：创建和使用R语言数据集&数据的导入导出

实验一 创建和使用R语言数据集

一、实验目的：

1. 了解R语言中的数据结构。

2. 熟练掌握他们的创建方法，和函数中一些参数的使用。

3. 对创建的数据结构进行，排序、查找、删除等简单的操作。

二、实验内容：

1、向量的创建及因子的创建和查看

有一份来自澳大利亚所有州和行政区的20个税务会计师的信息样本1 以 及他们各自所在地的州名。州名为：tas, sa, qld, nsw, nsw, nt, wa, wa, qld, vic, nsw, vic, qld, qld, sa, tas, sa, nt, wa, vic。

手动创建州名txt文件

1) 将这些州名以字符串的形式保存在state当中

# 1 用read.table函数导入txt文件
setwd("D:/bigdata/R语言与数据分析/data06/")
data = read.table("./demo.txt",sep=",")

# 2 将这些州名以字符串的形式保存在state当中
state = c(t(data))
print(state)

# 3 创建一个为这个向量创建一个因子statef
statef <- factor(state)

# 4 使用levels函数查看因子的水平
print(levels(statef))

# 5 创建一个4*5的数组
x <-array(1:20,dim=(4:5))
print(x)

# 6 创建一个索引矩阵如图，用这个索引矩阵访问cell数组
cell <- c(1,2,3,3,2,1)
y <- matrix(cell , nrow = 3 , ncol = 2)
print(y)

# 7 将之前的state，数组，矩阵合在一起创建一个长度为3的列表
mixList <- list(state,x,y)
print(mixList)

# 8 创建一个数据框
rnames <- c("Mazda RX4","Mazda RX4 Wag","Datsun 710","Hornet 4 Drive")
mpg <- c(21.0,21.0,22.8,21.4)
cyl <- c(6,6,4,6)
disp <- c(160.0,160.0,108.0,258.0)
hp <- c(110,110,93,110)
drat <- c(3.90,3.90,3.85,3.08)
mixDataF <- data.frame(row.names=rnames,mpg,cyl,disp,hp,drat)
print(mixDataF)

# 9 将这个数据框按照mpg列进行排序
ordermixDataF <- mixDataF[order(mixDataF$mpg),]
print(ordermixDataF)

# 10 访问数据框中drat列值为3.90的数据
print(subset(mixDataF,drat == 3.90))

# 1 用read.table函数导入csv文件
setwd("D:/bigdata/R语言与数据分析/data06/")
data = read.table("./Rdata.csv",sep=",")
print(data)

# 2 查看R语言自带的数据集airquality
print(airquality)

# 3 列出airquality的前十列，并将这前十列保存到air中
air <- airquality[1:10,]
print(air)

# 4 查看airquality中列Ozone,Solar.R,Wind的对象类型
class(airquality$Ozone)
class(airquality$Solar.R)
class(airquality$Wind)

# 5 使用names查看airquality数据集中各列的名称
names(airquality)

# 6 将air这个数据框导出为csv格式文件
write.table(air, file ="./air.csv" , sep = ",", row.names = FALSE)