R语言中的Vector是怎么回事

isvector(A)：判断A是否为向量；

asvector(A)：如A是矩阵（数组），asvector就是将矩阵转化为向量。

R中的vector分为两类，atomic和list，二者的区别在于,前者元素类型必须相同，后者可以不同。前者的代表是向量和矩阵，后者的代表是list和数据框。

isvector

由于它们都是vector,所以用isvector检验无法区分向量和列表。当然，也无法用asvector将列表转换成向量。

同样是vector，矩阵和数据框用isvector检验就返回的是FALSE，这说明isvector也不是检验vector的，它的真正原理在于，检查是否最多只有一个属性：name。即查看其属性，如果没有属性或者只有一个name属性，才返回TRUE。

扩展资料

R语言强大的功能：

1、R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档

R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。

2、组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码

几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。

3、几行甚至一行R代码就可以支持网络应用的运行

另外一个很酷的功能是，通过rsconnect包，R语言还可以仅用一两行代码就支持网络应用的运行。这些应用既可以通过自己的服务器来支持，也可以用shinyappsio这种云服务器。

4、通过使用R语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接

使用dbplyr包，用R语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。这个功能使R语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。R语言的bigrquery包还可以直接利用BigQuery和其他大规模数据存储。

r语言中添加新列的方法：

假设你数据是data，那么前几列的和是rowSums(data)；

然后你可以重新做一个dataframe

data_new<-dataframe(data,sum=rowSums(data))

R语言Data Frame数据框常用 *** 作：

Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。

Data Frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。

使用dataframe函数就可以初始化一个Data Frame。比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate，那么代码为：

student<-dataframe(ID=c(11,12,13),Name=c("Devin","Edward","Wenli"),Gender=c("M","M","F"),Birthdate=c("1984-12-29","1983-5-6","1986-8-8”))

另外也可以使用readtable() readcsv()读取一个文本文件，返回的也是一个Data Frame对象。读取数据库也是返回Data Frame对象。

查看student的内容为：

ID   Name Gender  Birthdate

1   11  Devin       M 1984-12-29

2   12 Edward     M   1983-5-6

3   13  Wenli       F   1986-8-8

这里只指定了列名为ID，Name，Gender和Birthdate，使用names函数可以查看列名，如果要查看行名，需要用到rownames函数。这里我们希望将ID作为行名，那么可以这样写：

rownames(student)<-student$ID

一些常用的数据，处理好，放在mySQL里，以后使用起来也方便。

可以用R直接进行分析，具体步骤如下：

1、R下载RODBC包，安装好。

2、在>

R语言如何从外部读取数据到R中

R语言可以从键盘，文本，excel，access，数据库，专业处理软件sas

一、使用键盘的输入

mydata<-dataframe(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))

mydata<-edit(mydata)

二、读入带有分隔符文本格式的数据

data<-readtable(文件，header=true/false,sep="delimeter",rownames=列名)

其中文件可以有很多选项的

file（）gzfile（），bzfile（），等一些压缩文件以及url（>

会有影响的，机器性能对数据的导出速度有很大的影响。

exp和expdp这两个都是数据库冷备份的方法，备份的目的是防止数据库异常导致数据丢失，但是冷备份只能讲数据还原到指定时间点的数据。

一周一次备份，频率还是太低了。就一般生产库而已，基本上都是一天一备份的。exp对数据库没啥影响，只要是在业务相对少的情况下进行就好。

建议使用expdp数据泵方式备份，可以添加parallel参数，很快的。

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