第2章輸入與輸出資料之基本方法2basicimportingandexporting.pdfVIP

第 2 章: 輸入與輸 出資料之基本方法 2: Basic Importing and Exporting Data 在 R 中, 資料數值 (data values) 以具有名稱的 “物件” 形式儲存, 它們可以是向量 (vector), 矩 陣 (matrix), 陣列 (array), 列表 (Lists), 或 資料框架 (data frames) 等. 簡單的資料, 可以直接在 R 視窗中輸入, 大型資料, 通常先以資料庫軟體, 試算表軟體等輸入儲存成 R 的外部檔案, 由 R 從外部檔 案中讀入, 而不是在 R 中, 用鍵盤輸入. 2.1 資料變數值 資料變數值可能是實際測量數值, 或是屬性的描述, 常會有遺失值, 不同的領域, 不同的軟體, 各有 不同的分類. 在此, 主要討論 R 的變數值分類. 2.1.1 變數的分類 在 R 中, 最簡單的資料數值以具有名稱的 向量 (vector) 形式儲存, 單一數值 (scalar), 可視為僅具 有單一元素的向量. 在 R 中資料變數的分類, 與一般基礎統計教科書不盡相同, 在 R 中, 資料中向量變 數的數值, 可分成 1. numeric, 實數向量 2. integer, 整數向量 (有時需特別指定) 3. logical, 邏輯變數向量 (true or false), 以 TRUE (T) 或 FALSE (F) 呈現, (也可以是 1 (T) 與 0 (F). 4. complex, 複數向量 5. character, 文字或字串向量, 通常輸入時, 在文字或字串兩側加上雙引號. 6. list, 列表, 是一個由 R (S) 物件所 成的向量. c 林建甫 (September 13, 2006) 2 2.2 簡單資料輸入 2.1.2 遺失值 (缺失值) Missing Values 研究資料, 通常會有 遺失值 (缺失值) (missing value), 在 R 中, 輸入或輸出遺失值, 通常以 NA 表示, (NA = not available), R 還有另外有 NaN = Not a Number, 以及 NULL 是指物件 的長度是 0. 函式 is.na() 可查看向量內那些元素是遺失值. z-c(1:2,NA) [1] 1 2 NA is.na(z) [1] FALSE FALSE TRUE log(z) [1] 0.0000000 0.6931472 NA z/0 [1] Inf Inf NA 0/0 [1] NaN 2.2 簡單資料輸入 Entering Simple Data 簡單資料, 通常直接在 R 視窗中輸入, 使用 c(), edit(), scan() 等指令; 也可直接以矩陣 (ma- trix), 陣列 (array), 列表 (Lists), 形式輸入. 2.2.1 向量與使用 c() 指令 (Vector and c()) 簡單資料, 通常使用指派運算 (Assignment), 直接在 R 視窗中輸入, 如 x - 49.5 # 實數 x [1] 49.5 sqrt(x) [1] 7.035624 # x-3 # 整數 x [1] 3 x-T # 邏輯變數 y-F x [1] TRUE y [1] FALSE # a-1 # 文字 a c Jeff Lin 醫學統計與 R 第 2 章: 輸入與輸 出資料之基本方法 3 [1] 1 a-1 # 實數 a [1] 1 a-c