R数据分析实战学习笔记（1）
2.6
和R“工作空间”概念相对应，Rstudio中有“项目”概念。
项目是软件工程中的概念，用于管理软件开发，可理解为源代码和相关文档的集合。
在Rstudio中的项目，可理解为一个文件夹，里面放着R的源代码、相关数据文件和R的工作空间。
如何创建项目，创建项目不是必须，但是一个好的习惯；
保存R文件，文件名以“.R”结尾，将文件保存到项目目录下；
执行命令，快捷键ctrl+enter；
3.7
变量：数据赋值的对象，通过变量来操作数据；
3.8
三种常用的数据类型：数值型、字符型、逻辑型；
logical逻辑型运算规则：与、或、非，& | !
在与运算中，两个逻辑值都为假，则结果为假；
3.9
numeric数值型：数学中的实数，包括负数、0、正数；
运算规则：加减乘除；
数值型和逻辑型间的转换：TRUE对应1，FALSE对应0
3.10
字符型与逻辑型、数值型间的转换：
3.11字符型高级技巧
使用到的函数：
nchar(),length(),chartr(),tolower(),toupper(),paste(),strsplit(),grep(),grepl(),sub(),gsub(),substr(),substring()
字符串的长度：
nchar()：计算字符个数；
length()：变量长度；
字符串的替换：
chartr(old,new,x)：用新字符替换字符型变量x中的old字符；
字符串的大小写转换：
tolower(x)；将字符型变量x全部转为小写；
toupper(x)：将字符型变量x全部转为大写；
字符串的拼接：
paste(...,sep="")：字符串的拼接（可为任何数据类型，较短的向量被循环使用）；
字符串的切割：
strsplit(x,split)：字符串的切割，x必须为字符型（数值型和逻辑型不行），得到的结果是个list。当split参数的长度为0时，得到的结果是将x分割呈一个一个字符。
class()：查看数据结构；
字符串的查找：
grep(,pattern,x)、grepl(pattern,x)：返回pattern的匹配值。前者返回匹配项的下标，后者返回逻辑值，x长度是多少，就返回多少个逻辑值。如果在grep()中添加一个value参数，且赋值为T，则返回匹配项的值。
字符串的替换：
sub(pattern,replacement,x)，gsub(pattern,replacement,x)：返回用replacement替换匹配项后的x(字符型向量)。前者只替换向量中每个元素的第一个匹配值，后者替换全部匹配值。
字符串的截取：
substr(x,start,stop),substring(x,start,stop)：表示从start开始到stop结尾的获取中间的字符串。由于start和stop有时是一个数字，有时是一个数值型向量。所以，substr只从start的第一个数开始，到stop的第一个数结束。substring是从start的各元素开始，到stop对应的各元素结束。
3.12
学习一类数据结构要学习数据结构的概念、定义、限制、查找、修改。
3.13 array 数组
array数组分为一维数组和多维数组。一维数组即为向量。
array函数的参数dim默认为1，定义的是向量。
增加的两种方法：
动态增加：
修改：凡是能访问到的地方都可以修改
删除：凡是能访问到的地方都可以删除。
注：增加append（）和删除 会赋值到一个新的变量，需要重新赋值给原变量来变更原变量。
查找/过滤：
3.14 factor 因子
用来存储类别变量和有序变量，这类变量不是用来计算，而是用来分类或计数。
factor和ordered factor
用到的函数：factor() ordered() order() table() cut() getwd() setwd() read.table() read.csv()
读入csv文件：
factor作用一：统一映射为另一标签数据。
把第一列class变量转化为带有标签的因子：
factor作用二：排除异常值
注：通过levels参数指定因子的顺序
as.vector() as.numeric() 转化为字符向量和数值向量：
as.numeric函数得到的是因子的位置数字。
连续变量的离散化：
注：cut得到的是因子，table是对因子的各类别的频数统计
切成自己设计的组，则对breaks参数赋值为一个向量。
一个有序因子：
可排序的离散分类变量：
使用ordered函数得到一个有序因子，再使用order根据有序因子进行排序。
3.15 list 列表
带tag的列表相当于键值对， tag_name为元素名称即标签，index为元素索引。
list的访问：
list中元素（也就是值）的访问有三种方式：
list_name$tag_name
list_name[[tag_name]]
list_name[[index]]
list中包括元素名称和数值（也就是键值对）的访问：
list_name[tag_name] 或 list_name[index] 的结果是一个列表
获取标签的函数：labels()
list的修改：
赋值为NULL进行删除，删除后，它后面的索引位置自动减一。
3.16 data frame 数据框
数据框：data.frame(向量1，向量2，...)
如果列没有内容，列定义是不成功的，可以先给列赋值为NA。
查找：f[,1]
更改列名：使用names()函数
更改某一列的名：使用查找索引。
更改行名：row.names()函数
删除行、列，增加行、列：
f[-1,]
f[,-1]
f[nrow(f)+1,]<-c(...)
f[,"sex"]<-c(...)
在数据框中新增一列sex，有2中方法。一是f[,"sex"]<-c()或 f$sex<-c();一是f<-data.frame(f,sex)。
总结：
第一类：向量、矩阵、数组。向量是一维数组，矩阵是二维数组。各列必须是相同的数据类型。
第二类：数据框、列表。各列可以是不同的数据类型。查找元素用$ [,1]或[[名或索引]]
对于列表而言，当list的属性是变量时，只能用[]，不能用$。list$key=list["key"] ，当key是变量时，只能写list[key]
第三类：因子
