准备做数据挖掘方面的东西，在工具选择方面，个人认为R语言是一个不错的选择，而且个人喜欢学习一些新的东西。这两天看了西安交通大学出版社的《R语言初学者指南》的前三章，做点笔记。

第一章R函数

第二章

1.赋值采用"<-"或者“=”；

2.多个数据赋给一个变量采用c函数(Concatenate).Year<-c(2001,2002,2003)。

3.变量中数据访问跟Matlab的类似，使用中括号[].Year[1],Year[1:3],如果变量是二维的则Year[2,](访问第二行)，Year[,2](访问第二列)。

4.多个变量组合在一起可以使用c函数，也可以使用cbind或者rbind，也可以用data.frame

　　例：

　　　　Year <-c(2001,2002,2003,2004,2005)                   

　　　　Month <-c(1,2,3,4,5)

　　　　Day <-c(21,22,23,24,25)

　　　　Date1 <-c(Year,Month,Day)

　　　　#Date1的值为 2001 2002 2003 2004 2005    1    2    3    4    5   21   22   23   24 25

　　　　Date2 <-cbind(Year,Month,Day) #cbind将数据以列的方式进行组合

　　　　#Date2的值为

　　　　     Year Month Day
　　　　[1,] 2001     1  21
　　　　[2,] 2002     2  22
　　　　[3,] 2003     3  23
　　　　[4,] 2004     4  24
　　　　[5,] 2005     5  25

　　　　Date3 <-rbind(Year,Month,Day) #rbind将数据以行的方式进行组合

　　　　#Date3的值为：

　　　　 　　 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
　　　　Year  2001 2002 2003 2004 2005
　　　　Month    1    2    3    4    5
　　　　Day     21   22   23   24   25

　　　　Date4 <-data.frame(Year,Month,Day) #通过data.frame方式结合数据

　　　　#Date4的值为：

　　　　  Year Month Day
　　　　1 2001     1  21
　　　　2 2002     2  22
　　　　3 2003     3  23
　　　　4 2004     4  24
　　　　5 2005     5  25

　　注：红色部分为系统自动生成的编号，不属于数据本身。虽然Date2与Date4的输出结果是相同的，但是系统自动生成的编号格式不一样。

这是因为Date2通过cbind结合，数据的格式是矩阵(matrix)。而数据Date4是通过data.frame结合，所以数据的格式是data.frame。

这两种格式是有区别的，data.frame格式可以通过$来访问变量，但是matrix格式不可以，即Date2$Year会报错。

5.rep函数

　　　　Date5 <-rep(c(1,2,3),each=3)  #有each就是将每个数字重复3次

　　　　#Date5的值为：

　　　　[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3

　　　　Date6 <-rep(c(1,2,3),3)   #没有each就是将整个进行重复

　　　　#Date6的值为：

　　　　[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3

6.通过as.matrix()函数将数据转化为矩阵。is.matrix()判断是否是矩阵

7.数据框data.frame的特点是可以结合不同类型但是维数相同的数据。List可以结合任意尺寸，任意格式的数据。

8.从Excel中读取数据，先将Excel中的数据另存为txt文件，然后通过read.table(file="")来读取。一般需要设置header=TRUE

第三章

1.names()查看数据中的变量；str()查看数据中每个变量的属性。

2.通过$访问数据中的变量或者用[]。data.frame格式能够通过这两种方式访问，matrix格式只能通过[]访问。

3.通过merge()合并两个数据。