因子（factor）
元素型別可以不同
> df <-data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"))
> df
id name
1 1 a
2 2 b
3 3 c
4 4 d
> nrow(df)
[1] 4
> ncol(df)
[1] 2
> data.matrix(df) #轉換為矩陣
id name
[1,] 1 1
[2,] 2 2
[3,] 3 3
[4,] 4 4
日期：date
> dt<-date()
> dt
[1] "fri feb 28 11:25:28 2020"
> class(dt)
[1] "character"
> dt <-sys.date()
> dt
[1] "2020-02-28"
> class(dt)
[1] "date"
> x3 <- as.date("2015-01-01") #儲存日期
> x3
[1] "2015-01-01"
> weekdays(x3)
[1] "thursday"
> months(x3)
[1] "january"
> quarters(x3)
[1] "q1"
> julian(x3)
[1] 16436
attr(,"origin")
[1] "1970-01-01"
x3 <- as.date("2015-01-01")
x4 <- as.date("2016-01-01")
x4-x3
time difference of 365 days
> as.numeric(x4-x3) #強制轉換
[1] 365
posixct：整數，常用語存入資料框
posixlt：列表，還包含星期，年，月，日等資訊
> x5 <- sys.time()
> x5
[1] "2020-02-28 11:34:31 cst"
> class(x5)
[1] "posixct" "posixt"
> p<-as.posixlt(x5)
> p
[1] "2020-02-28 11:34:31 cst"
> class(p)
[1] "posixlt" "posixt"
> names(unclass(p)) #獲取屬性名稱
[1] "sec" "min" "hour" "mday" "mon" "year" "wday"
[8] "yday" "isdst" "zone" "gmtoff"
> p$sec #檢視變數的值
[1] 31.83603
> p$yday
[1] 58
> as.posixct(p)
[1] "2020-02-28 11:34:31 cst"
> x6 <- "jan1,2015 01:01"
[1] "jan1,2015 01:01"
> strptime(x6,"%b %d, %y %h:%m")
[1] "2015-01-01 01:01:00 cst"
R語言學習筆記（二）
ps 內容 於網路，僅供學習參考，請勿用於商業用途 主要是補充部分 驗證 無論隨機變數原來服從哪種分布，只要樣本容量足夠大，其均數都會服從正態分佈 1.正態分佈 a rnorm 10000,0,1 生成乙個資料量很大的正態分佈的資料 x 1 100 生成乙個向量用來存放樣本均數的向量 a data....
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