上一篇R語言基礎Part4，我們認識了R語言的資料型別及自動推斷，在實戰機器學習或是資料視覺化時，更常遇到的是這些資料型別的集合；在.NET中，常見的集合有基本的清單、陣列、字典也包含Queue(FIFO)及Stack(LIFO)等資料結構，我們來試試幾種R語言資料集合:

• 向量(vector)
• 清單(list)
• 矩陣(matrix)
• 陣列(array)
• 因子(factor)
• 資料框(dataframe)

我們在資料夾MyR新增一支Day10.R

向量(vector)

向量是1維的資料集合，只會包含一種型別元素 ，用C#語言來說 C# list<string> list<int>...
如果輸入時有不同的型別，R語言會自動隱含轉換為優先順序較高的型別(logical -> numeric -> character)。

在Day10.R中輸入程式碼

# Create a vector 
pokerK <- c("David", "Charlemagne", "Caesar", "Alexandre") 
print(pokerK) 
# Get the class of the vector 
print(class(pokerK)) 

執行結果:

Class=character

多學一種判斷方式，來試試法蘭克國王查理曼是否在撲克牌老k中?

"Charlemagne" %in% pokerK

清單(list)

list清單:1維的集合，可以包含很多R-object，也因此可以存放不同型態的值

• 用C#語言來說 List<object>
• 不過list可以設定Tag(DOB、Score、Name)
• 必須使用list() 功能建立

在Day10.R中輸入程式碼

#Create a list 
list1 <- list(DOB = c("BC1000", "AD768", "BC100", "BC356"), Score = 100, Name = pokerK) 
# Print the list 
print(list1) 
# Get the class of the list 
print(class(list1)) 

執行結果:

Class=list

矩陣(matrix)

矩陣:2維的集合

• C# Array
• 集合內的個數要與nrow * ncol 相符
• 必須使用matrix() 功能建立
• Vector的2維加強版，無法放置不同型態的值
• 如果輸入時有不同的型別，R語言會自動隱含轉換為優先順序較高的型別(logical -> numeric -> character)。

在Day10.R中輸入程式碼

# Create a matrix 
M = matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE) 
print(M) 
# Get the class of the matrix 
print(class(M)) 

執行結果:

陣列(array)

陣列:相較矩陣的2維，陣列則是可以指定更多維度的集合(列、行、維度)，
不過也和向量(vector)相同，只會包含一種型別元素。

在Day10.R中輸入程式碼

# Create an array (2個3x1的矩陣) 
a <- array(c('black', 'white'), dim = c(3, 1, 2)) 
print(a) 
# Get the class of the matrix 
print(class(a) 

執行結果:

Class=array

因子(factor)

因子:把向量的元素取唯一後作為標籤

在Day10.R中輸入程式碼

# Create a vector 
country <- c('US', 'US', 'JP', 'JP', 'GB', 'TW', 'FR')  
# Create a factor object 
factor_country <- factor(country) 
  
# Print the factor 
print(factor_country) 
# Count the Levels 
print(nlevels(factor_country)) 
print(class(factor_country)) 

執行結果:

取唯一後，國別剩FR、GB、JB、TW、US，資料也排序了!
Class=factor

資料框(dataframe)

資料框: 用C#語言來說 DataTable
最常使用。

在Day10.R中輸入程式碼

# Create the data frame. 
BMI <- data.frame( 
   gender = c("Male", "Female", "Female"), 
   height = c(176, 171.5, 165), 
   weight = c(70, 53, 49), 
   Age = c(37, 33, 28)) 
print(BMI) 
print(class(BMI)) 

執行結果:

Class = dataframe

比較集合物件

• vector:1維，1種資料型態
• list:1維，n種資料型態
• matrix:1維，1種資料型態
• array:n維，1種資料型態
• factor:1維，1種資料型態
• dataframe:1維，n種資料型態

如何去除資料集合有NA資料值存在的資料列

要使用的函式就是complete.cases

#去除集合中的NA 
BMI <- data.frame( 
   gender = c("Male", "Female", "Female"), 
   height = c(176, 171.5, NA), 
   weight = c(70, 53, NA), 
   Age = c(37, 33, 28)) 
 
idx <- complete.cases(BMI) 
NewBMI <- BMI[idx,] 
NewBMI 

呼～10天了!加油！

整齊滿開的花田

2016.07 攝於 四季彩之丘，北海道,日本