R语言——数据结构与数据处理

本文主要是介绍R语言——数据结构与数据处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、练习使用seq( )函数创建向量：使用3种方法生成0~1，步长为0.1的向量，并在控制台打印出来。

2、练习使用rep( )函数创建向量：（1）生成一个4个元素均为3的向量；（2）生成一个1 1 2 2 3 3的向量。

3、使用matrix函数创建两个矩阵mat1、mat2。mat1的数据是1:6，3行2列的形式。mat2的数据是7:12，两行三列。（1）编写一个函数调用apply函数族，让矩阵mat1的每一个元素都减去矩阵mat1的最大值，并输出。（2）计算mat1、mat2矩阵相乘并输出%*%。

4、创建一个list列表，列表中包括两个向量、两个矩阵、一个数据框、两个函数（fun1、fun2）。其中fun1实现向量加法，fun2实现矩阵的乘法运算。打印出列表中的各个元素，并调用函数fun1、fun2，输出相应的打印结果。

5、练习读入csv、txt、xlsx格式的本地文件，并将csv文件导出为txt文件。

6、将下列数据以数据框的形式表示出来，并按照年龄，出生月份升序排序。

序号	姓名	年龄	出生月份
1	Jacks	27	2
2	ROSE	28	5
3	KD	27	6
4	ICE	29	3
5	MIK	27	1

练习使用seq( )函数创建向量：

代码：

# 方法一vec1 <- seq(0, 1, by = 0.1)print(vec1)# 方法二vec2 <- seq(from = 0, to = 1, length.out = 11)print(vec2)# 方法三vec3 <- 0:10 / 10print(vec3)

截图：

练习使用rep( )函数创建向量：

代码：

# (1) 生成一个4个元素均为3的向量vec_rep1 <- rep(3, times = 4)print(vec_rep1)# (2) 生成一个1 1 2 2 3 3的向量vec_rep2 <- rep(1:3, each = 2)print(vec_rep2)

截图：

3、

代码：

# 创建矩阵mat1mat1 <- matrix(1:6, nrow = 3, ncol = 2)print(mat1)# 创建矩阵mat2mat2 <- matrix(7:12, nrow = 2, ncol = 3)print(mat2)# (1) 使用apply函数族，让矩阵mat1的每一个元素都减去矩阵mat1的最大值，并输出subtract_max <- function(x) {x - max(x)}result <- apply(mat1, c(1, 2), subtract_max)print(result)# (2) 计算mat1、mat2矩阵相乘并输出%*%result_multiply <- mat1 %*% mat2print(result_multiply)

截图：

（1）

（2）

4、

代码：

# 创建向量、矩阵、数据框和函数vec <- c(1, 2, 3)mat <- matrix(1:4, nrow = 2)df <- data.frame(ID = 1:3, Name = c("A", "B", "C"))fun1 <- function(x, y) {x + y}fun2 <- function(x, y) {x %*% y}# 创建列表my_list <- list(vec, mat, df, fun1, fun2)# 打印列表中的各个元素print(my_list)# 调用函数fun1、fun2result_fun1 <- my_list[[4]](2, 3)result_fun2 <- my_list[[5]](mat, mat)print(result_fun1)print(result_fun2)

截图：

练习读入csv、txt、xlsx格式的本地文件，并将csv文件导出为txt文件。

数据实例：

序号	学院	班级	总金额
230	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-1	800
231	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-2	1500
232	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-2	500
233	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-1	500
234	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-2	1000
235	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-2	1500
236	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-2	800
237	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-2	800
238	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-1	500
239	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-1	500
240	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-1	2000
241	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-2	1000
242	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-2	500
243	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-2	800
244	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-1	800
245	信息工程学院	物联网工程20-1	1500
246	信息工程学院	数据科学与大数据技术21-2	500
247	信息工程学院	物联网工程20-1	1200
248	信息工程学院	网络工程20-1	500
249	信息工程学院	物联网工程21-1	1000
250	信息工程学院	物联网工程21－2	800
251	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-2	1000
252	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-2	1500
253	信息工程学院	数据科学与大数据技术20-1	1500
254	信息工程学院	网络工程20-1	1400
255	信息工程学院	数字媒体技术21-2班	800
256	信息工程学院	数字媒体技术20-1	200
257	信息工程学院	数字媒体技术20－1	500
258	信息工程学院	数字媒体技术20-2	300
259	信息工程学院	数字媒体技术20-2	2300
260	信息工程学院	数字媒体技术20-2	300

代码：

# 导入所需的包library(readxl)# 读取CSV文件csv_data <- read.csv("student.csv")print("CSV文件内容：")print(csv_data)# 读取文本文件txt_data <- read.table("student.txt")print("文本文件内容：")print(txt_data)# 读取Excel文件xlsx_data <- read_excel("student.xlsx")print("Excel文件内容：")print(xlsx_data)# 将CSV文件导出为TXT文件write.table(csv_data, "student2.txt", sep = "\t", row.names = FALSE)print("CSV文件已导出为TXT文件。")

截图：

6、

代码：

# 创建数据框data <- data.frame(序号 = 1:5,姓名 = c("Jacks", "ROSE", "KD", "ICE", "MIK"),年龄 = c(27, 28, 27, 29, 27),出生月份 = c(2, 5, 6, 3, 1))# 按照年龄和出生月份升序排序sorted_data <- data[order(data$年龄, data$出生月份), ]print(sorted_data)

截图：