本文主要介绍了R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的一些使用，分享给大家，具体如下：

"一，矩阵matrix""创建向量"x_1=c(1,2,3)x_1=c(1:3)x_2=1:3typeof(x_1)==typeof(x_2)#查看目标类型x_3=seq(1,6,length=3)#将1——6分为3个数a<-rep(1:3,each=3) #1到3依次重复c<-rep(1:3,times=3) #1到3重复3次d<-seq(from=3,to=12,by=3) #3为起点12为终点，步长为3e<-seq(from=3,to=12,length=3.5) #3为起点，12为终点，个数"创建矩阵"x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = FALSE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二')))#data参数输入的为矩阵的元素，不能为空；nrow参数输入的是矩阵的行数，默认为1；ncol参数输入的是矩阵的列数，默认为1；#byrow参数控制矩阵元素的排列方式，TRUE表示按行排列，FALSE表示按列排列，默认为FALSE；dimnames参数输入矩阵的行名和列名，可以不输入，系统默认为NULL。x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = TRUE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二')))#byrow = TRUE会使得矩阵元素按照行顺序向下排列#行列名称rownames(x_1)#查看行名称colnames(x_1)#查看列名称rownames(x_1)=c('A','B','C','D','E')#改变行名称colnames(x_1)=c('第一','第二')#改变列名称#矩阵维度dim(x_1)#查看矩阵维度（行数，列数）dim(x_1)=c(2,5)#改变原矩阵维度ncol(x_1)#返回列数nrow(x_1)#返回行数#元素获取x_1[8]=0#对第八个元素重新赋值x_1[1,2]x_1[1,2]=7#对第1行第2列元素重新赋值x_1[1,]x_1[,2]x_1[,'一']x_1['a',]x_1[c('a','b'),]x_1[,c('一','二')]x_1[c('b':'d')]"二，Data.Frame"#1.创建数据框data_=data.frame(a=c(1,2,3,4),b=c('jack','bob','dali','smith'),c=c('boy' ,'girl','girl','boy'),e=c('2010-12-04','2011-03-23','2009-08-09','2010-09-1'))#通过直接输入行列创建数据框#2.行列操作names(data_)#查看列名rownames(data_)#查看行名names(data_)=c('A','B','C','D')#修改列名rownames(data_)=data_$B#将B列作为行名data_$d=c(545,6323,345,454)#添加新列within(data_,{f=c(12,22,32,42)})#使用within添加新列#3.访问元素data_[1,]#查看第一行data_[,2]#查看第二列data_[3]#方位第三列data_[2,3]#访问第二行三列data_['a']#访问‘a'列data_[['a']]#访问'a'列data_[c('a')]#访问‘a'列data_[c('a','b')]#访问‘a'‘b'列data_[,c(1:3)]#访问1到3列data_[c(1:3),c(1:2)]#访问1到3行，1到2列data_[c(2:dim(data_)[1]),]data_$bwith(data_,{print(data_$b)})#使用with函数打开b列#4.条件访问元素data_[which(data_$c=='boy')]#选出c列为boy的数据data_$f=c(234,452,234,657)data_[data_$f>200]#选出f列大于200的数据subset(data_,data_$c=='boy'&data_$f>200)#选出c为boy且f大于200的数据#5.基本操作dim(data_)#查看维度（行，列）typeof(data_)str(data_)#查看各列数据类型Sys.Date()#获得当前日期format(Sys.Date(),'%Y-%m')#获得当前年份和月份as.integer('2')#修改为整数型toString(4)#修改为字符串#6.修改数据类型data_$e=as.Date(data$e)data_$b=as.character(data_$b)data_=data.frame(c('2','3','4'))as.integer(data_[2,1])+as.integer(data_[3,1])typeof(data_[1,1])mode(data_)class(data_)#7.删除数据data_[,-1]#删除第一列#8.数据框组合拼接data_1=data.frame(a=c(1,2,3),b=c('一','二','三'),c=c('one','two','three'))data_2=data.frame(a=c(2,3,1),d=c('fjsk','fjs','jslf'),e=c(34,43,23))data__=merge(data_1,data_2)#按照某一列元素拼接data_1=data.frame(name=c('hia','ful','bob'),gender=c('boy','girl','girl'))data_2=data.frame(name=c('ds','gui','sds'),gender=c('girl','boy','boy'))data__=rbind(data_1,data_2)#上下拼接data__=cbind(t(data_1),t(data_2))#左右拼接#9.删除无效na值na.omit(data)#将数据框当中拥有无效值NA的那一行全部删除#10.序列排序data=data.frame(a=rnorm(30,4,5),b=rnorm(30,2,43),c=rnorm(30,-9,34))data[order(data$a,decreasing = TRUE),]#将a列数据降序排序data[order(data$a,data$b,decreasing = TRUE),]#先将a列数据降序排序，再将其中b列数据降序排序

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