數據框

• 矩陣和數據框的異同

  1. 矩陣：只允許1種數據類型。
  2. 數據框：每列允許1種數據類型。

初始化數據框

1. 代碼初始化

   df1 = data.frame(
       col1 = c(...), 
       col2 = paste("...", ...), 
       col3 = rep(...),
       stringsAsFactors = F   # 字符向量默認自動轉為因子，賦值為F以禁用該行為
   )

2. 已有數據轉換：as.data.frame(...)
3. 文件讀取、R語言內置數據...

數據框查詢和修改

1. 維度信息：dim、nrow、ncol

2. 行列名：rownames、colnames

   • 修改：

     1. rownames(...) = 賦值一個向量以更改全部
     2. rownames(...)[...]取子集以更改部分。

3. 取子集：

   • 注意：

     • 取子集輸入的向量順序與子集對應，可能發生行/列顛倒。
     • 若使用邏輯向量取子集，邏輯向量可能發生循環補齊。
     • 取子集時，若使用類似df1[c(...)]只輸入一個維度時，則是按列取子集，同df1[, c(...)]。
     • 使用[]索引(取子集)時，將返回一個數據框，若使用df1$...、df1[[...]]則將返回向量(僅能取列或單個元素)。

   • 按列名：df1$score、df1[, c('gene', 'change')]

     • 可被向量賦值修改。

   • 按座標：df1[2,2]、df1[c(1, 3), 1:2]

     • 可被向量賦值修改。
   • 按邏輯值：df$gene[df$score > 0]

4. 添加行/列：

   1. 取不存在的子集賦值。df1$new_col = c(...)
   2. 與list對象rbind；與向量對象cbind

5. 刪除：

   1. 取子集後，原地賦值。
   2. 取列子集，對列子集賦NULL。
6. 連接數據框：merge(...)

矩陣

初始化矩陣

1. 代碼初始化

   # byrow使matrix按行填充數據
   matrix(1:9, nrow = 3, byrow = T, dimnames = list(rownames, colnames)

2. 已有數據轉換

   cbind(c(...), c(...)) # 列堆疊
   rbind(c(...), c(...)) # 行堆疊
   dim(old_vector) = c(nrow, ncol) # 修改向量dim

矩陣查詢和修改

1. 維度信息、行列名、取子集、添加/刪除均相似。

2. 但需要注意：

   1. 取子集時，若使用類似df1[c(...)]只輸入一個維度時，矩陣將被扁平化(bycol)，返回向量。
3. 矩陣轉置：t(...)
4. 修改維度：dim(...) = c(...)

列表

初始化列表

1. 代碼初始化

   list('a' = ..., 'b' = ...) # 初始化有標籤的列表
   list(..., ...) # 初始化無標籤的列表(數字索引)

列表查詢和修改

1. 取子集：

   • 注意：

     • 使用[]進行索引將返回一個子列表，若想返回內容，需使用[[...]]/list1$...
     • 修改時，僅可更改列表中元素內容，而不能更改其標籤。通過訪問內容並賦值來進行修改。
   • 按標籤：list1$...、list1[c(...)]
   • 按數字/邏輯下標：list1[-2]、list1[c(T, F, ...)]
2. 添加元素：對未使用的標籤/數字索引進行賦值。
3. 刪除元素：list1$... = NULL、list1[[...]] = NULL