什么是R表？

R是一门统计分析和数据可视化语言，也是一种流行的开源编程语言。它的最大优势在于它具有强大的统计、图形以及数据分析能力。R表则是指在R语言中创建的数据表格，它是R语言中最重要的数据结构之一，以它为基础可以进行各种数据处理和统计计算工作。

R表的基础操作

在使用R进行数据分析时，最基础的数据结构是向量。向量是一组同类型的数据对象，可以使用c()函数来创建。 比如，要创建一个包含数值型数据的向量 varA，可以使用以下代码：

varA <- c(1, 2, 3, 4, 5)

对于一组有序、同类型的数据对象，我们通常使用矩阵和数据框的数据结构来存储和处理。创建矩阵和数据框可以使用matrix和data.frame函数。例如：

varM <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)

varDF <- data.frame(col1 = c(1, 2, 3), col2 = c("a", "b", "c"))

R表的数据结构

R中的数据结构很多，与其他编程语言类似，R使用的数据结构矩阵、向量、列表和数据框。其中数据框最常用的数据结构， 它的每一列可以是不同类型的数据，而行也拥有自己的名称和行号，展示出来就像一张表。R的数据结构是通过data.frame定义的，而在R中数据框是一种特殊的列表。

在R中创建R表

1、手动创建表格

可以使用edit()函数手动输入数据，然后将其保存为数据框形式，如下例：

# 打开 R 内置的dataset

data(iris)

# 编辑数据

dat <- iris[1:3,]

# 编辑后的数据框dat如下图所示：

2、通过导入文件创建表格

R语言支持常见数据格式的导入，如Excel、CSV、TXT等格式，导入后会自动转化为数据框。

# 读取csv格式文件到数据框，sep是分隔符，header为TRUE表示第一行是列名

dat <- read.csv("doc.csv", sep = ",", header = TRUE)

R表的数据操作

1、数据筛选

在R中，可以使用[]或subset()函数来筛选数据。

用subset()函数筛选数据的代码如下：

dat2 <- subset(dat, age > 18)

2、数据排序

sort()或order()函数可以用来对数据进行排序，sort默认是升序排列，order则返回有序的索引。

# 降序排列

dat2 <- dat[order(dat$age, decreasing = T),]

结论

R语言是一个强大的数据处理和统计分析工具。在R语言中，R表是最基本的数据处理形式，它是进行数据处理和统计计算工作的基础。通过本文我们可以了解到，R表的基本操作包括创建、查询、删除、排序等，每一项操作都有其相应的函数。在熟练掌握这些操作后，我们就可以开展更加复杂的数据处理和统计分析工作了。