R语言基础入门之二:数据导入和描述统计

October 30, 2011
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一、数据导入
对初学者来讲,面对一片空白的命令行窗口,第一道真正的难关也许就是数据的导入。数据导入有很多途径,例如从网页抓取、公共数据源获得、文本文件导入。为了快速入门,建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法。也就是先用较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据,然后“粘贴”到R中。

例如我们先从这个地址下载iris.csv演示数据,在Excel中打开,框选所有的样本然后“复制”。在R语言中输入如下命令:
data=read.table('clipboard',T)
这的里read.table是R读取外部数据的常用命令,T表示第一行是表头信息,整个数据存在名为data的变量中。另一种更方便的导入方法是利用Rstudio的功能,在workspace菜单选择“import dataset”也是一样的。

二、Dataframe操作
在数据导入R语言后,会以数据框(dataframe)的形式储存。dataframe是一种R的数据格式,可以将它想象成类似统计表格,每一行都代表一个样本点,而每一列则代表了样本的不同属性或特征。初学者需要掌握的基本操作方法就是dataframe的编辑、抽取和运算。

尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好,但有时候还是需要在R中对数据进行编辑,下面的命令可以让你有机会修改数据并存入到新的变量newdata中:
newdata=edit(data)
另一种情况就是我们可能只关注数据的一部分,例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据,因为Sepal.Width变量是第2个变量,所以此时键入下面的命令即可:
newdata=data[20:30,2]
如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量,那么下面两个命令是等价的:
newdata=data[,2]
newdata=data$Sepal.Width
第三种情况是需要对数据进行一些运算,例如需要将所有样本的Sepal.Width变量都放大10倍,我们先将原数据进行一个复制,再用$符号来提取运算对象即可:
newdata=data
newdata$Sepal.Width=newdata$Sepal.Width*10
三、描述统计
描述统计是一种从大量数据中压缩提取信息的工具,最常用的就是summary命令,运行summary(data)得到结果如下:对于数值变量计算了五个分位点和均值,对于分类变量则计算了频数。


也可以单独计算Sepal.Width变量的平均值和标准差
mean(data$Sepal.Width)
sd(data$Sepal.Width)
计算分类数据Species变量的频数表和条形图
table(data$Species)
barplot(table(data$Species))
对于一元数值数据,绘制直方图和箱线图观察其分布是常用的方法:
hist(data$Sepal.Width)
boxplot(data$Sepal.Width)
对于二元数值数据,则可以通过散点图来观察规律
plot(data$Sepal.Width,Sepal.Length)
如果需要保存绘图结果,建议使用Rstudio中的plot菜单命令,选择save plot as image

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