与SAS差异的是，SAS有数据步和进程步，而R拥有诸多的数据布局（向量，矩阵，数组，数据框），通过函数在这些数据布局长举办统计阐明和建设图形。在这一点上，R与SAS的PROC IML进程步很相似。

这部门描写如何向R中输入可能导入数据，如作甚统计阐明做筹备。涵盖了R数据布局，导入数据（从Excel，SPSS，SAS，Stata和ASCII文本文件），从键盘输入数据，建设一个与数据库打点系统交互的界面，导出数据（到Excel，SPSS，SAS，Stata和制表符脱离的文本文件），标注数据（变量标签和值标签）与列出数据。另外，先容了丢失数据与数据值的处理惩罚要领。

 

1.数据范例

R 有很多的数据范例，包罗标量、向量（数值型、字符型和逻辑型）、矩阵、数据框和列表。

 

1.1向量

a <-
c(1,2,5.3,6,-2,4)  #数值型向量
b <-
c("one","two","three")  #字符型向量
c <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)  #逻辑型向量

用下标引用向量的元素：

a[c(2,4)]  #向量的第2和第4个元素

 

1.2矩阵

矩阵中的所有列必需有沟通的模式（数值型、字符型等）和沟通的长度。 一般名目为：

mymatrix
<- matrix(vector, nrow=r, ncol=c, byrow=FALSE, 
   dimnames=list(char_vector_rownames, char_vector_colnames))

byrow=TRUE暗示矩阵按行填凑数据，byrow=FALSE暗示矩阵按列填凑数据。

#生成一个5 X 4 的数值型矩阵
y<-matrix(1:20, nrow=5,ncol=4)

#另一个实例
cells <- c(1,26,24,68)
rnames <- c("R1", "R2")
cnames <- c("C1", "C2") 
mymatrix <- matrix(cells, nrow=2, ncol=2,
byrow=TRUE,
  dimnames=list(rnames, cnames))

用下标符号矩阵的行、列和元素：

x[,4] #矩阵的第4列元素
x[3,] #矩阵的第2行元素
x[2:4,1:3] #矩阵中列号为1,2,3，行号为2,3,4的元素。

 

1.3数组

数组与矩阵相似，可是维度可以大于2。 可通过help(array) 查察更想具体的信息。

 

1.4数据框

数据框的观念较矩阵更为一般，差异列可以包括差异的模式（数值型、字符型、因子等）
。她与
SAS 和
SPSS 的数据集雷同。

d <-
c(1,2,3,4)
e <- c("red", "white", "red",
NA)
f <- c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE)
mydata <- data.frame(d,e,f)
names(mydata) <-
c("ID","Color","Passed") #列名

界说数据框中元素的要领有许多。

 

用下标来符号数据框中的行、列和元素：

myframe[3:5]
#选择数据框的第3,4,5列
myframe[c("ID","Age")] #选择 数据框中的ID和年数列
myframe$X1 #选择数据框中的 x1列

 

1.5列表

一些工具的有序荟萃。列表答允你整合若干（大概无关的）工具到单个工具名下。

#本例建设一个列表，个中有4个成份：一个字符串、一个数值型向量、一个矩阵和一个标量
w <- list(name="Fred", mynumbers=a,
mymatrix=y, age=5.3)

 

#本例建设一个包括两个子列表的列表
v <- c(list1,list2)

 

用[[]]这种约定符号来标志列表的成份：

mylist[[2]] #列表中的第2个成份
mylist[["mynumbers"]] #列表中名为“mynumbers”的成份

 

1.6因子

名义变量（nominal varialbles）在R中成为因子。函数factor() 以一个整数向量的形式存储种别值，整数的取值范畴是[1…k](个中k是名义型变量中值的个数)，同时一个由字符串（原始值）构成的内部变量将映射到这些整数上。

#性别变量有20个“male”实体和30个“female”实体
gender <- c(rep("male",20),
rep("female", 30)) 
gender <- factor(gender) 

#将性别存储为20个1和30个2，并在内部将这些值关联为1=female,2=male（详细赋值按照字母顺序而定）。R将其作为名义型变量看待。
summary(gender)

 

一个有序因子用来暗示一个有序型变量：

#变量rating被编码为"large",
"medium", "small"
rating <- ordered(rating)

# 将rating 从头编码为1，2,3，并将这些值与"large",
"medium", "small"举办关联。

# 1=large,
2=medium, 3=small

# R将其作为有序型变量看待。

 

在统计进程与图形阐明中，R 将名义型变量和有序型变量作为因子看待。你可以利用 factor( ) 和 ordered( ) 函数中的选项来节制整数值到字符串的映射（重写字母表的顺序）。
你也利用因子来建设值标签。更多关于因子的内容请参照 UCLA
page.

 

1.7其他实用函数

length(object)
#显示工具中元素/成份的数量
str(object)    #显示某个工具的布局
class(object)  #显示某个工具的类可能范例
names(object)  #显示某个工具中各成份的名称

c(object,object,...) #将工具归并入一个向量
cbind(object, object, ...) # 按列归并工具
rbind(object, object, ...) #按行归并工具