R语言 的矩阵与数据框架

数据结构是在计算机中组织数据的一种特殊方式，以便能够有效地使用它。其目的是减少不同任务在空间和时间上的复杂性。
R中两个最重要的数据结构是Matrix和Dataframe，它们看起来一样，但性质不同。

R语言 的矩阵 –

它是一个同质的数据集集合，以二维的矩形组织排列。它是一个具有类似数据类型的m*n数组。它是用一个矢量输入创建的。它有固定数量的行和列。你可以在R矩阵上进行许多算术运算，如：加法、减法、乘法和除法。

示例

# Matrix of two rows
# and three columns
# boolean value by row is true.
# passed as 4th parameter
A = matrix (c(11, 22, 33, 44, 55, 66),
            nrow = 2, ncol = 3, byrow = 1)
 
# Printing Matrix
print(A)

输出

     [, 1] [, 2] [, 3]
[1, ]   11   22   33
[2, ]   44   55   66

应用和使用

• 它在经济学上有很大的用途，可以计算一些数据，如GDP（国内生产毛额）或PI（人均收入价格）。

• 它在研究电气和电子电路方面也很有帮助。

• 矩阵用于调查研究，即绘制图表等。

• 在概率和统计中很有帮助。

R语言 的DataFrames –

它用于存储数据表格。它可以在称为字段的多列中包含多种数据类型。它是一个长度相等的向量列表。它是矩阵的一般化形式。它就像excel表中的表格。它有列和行的名字。行的名称是唯一的，没有空列。存储的数据必须是数字、字符或因子类型。数据框架是异质的。

例子

# creating company data frame
comp.data <- data.frame(
 
# company ids
# data members
comp_id = c (1:3),
 
# company names
comp_name = c("Geeks", "For", "Geeks"),
growth = c(16000, 14000, 12000),
 
# company start dates
# data members
comp_start_date = as.Date(c("02/05/10", "04/04/10", "05/03/10"))
)
print(comp.data)

输出:

应用和使用

• 数据框架可以做很多工作，如适合统计公式。

• 处理数据（矩阵不可能，首先必须转换为数据框架）。

• 可以进行转置，即把行改为列，反之亦然，这在数据科学中很有用。