本篇目录：
《R语言实战》自学笔记5-数据框
1、数据框(data.frame)是R中最常处理的数据结构。
2、矩阵不能用 $ 符号取子集 t()：转置函数，行与列的互换 as.data.frame()：转换，把矩阵变为数据框 ，用as.matrix()函数也能把数据框变为矩阵 聚类，相似的行，相似的列会聚在一起。
3、$ 被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。attach()绑定数据集，detach()解除数据集。
4、R函数的诸多有趣特性之一，就是它们可以应用到一系列的数据对象上，包括标量、向量、矩阵、数组和数据框。R中提供了一个apply()函数，可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。
r语言已将数据中出现最多的50个单词和出现次数列出,怎么排序?
1、R语言中，和排序相关的常用函数有： order() ， sort() ， rank() ，一般是对向量进行操作，也可以对数据框的列进行操作。
2、解题方法：输入单词放入words二维字符串数组缓冲，然后根据长度进行选择排序。
3、建议仔细学习一下Rwordseg、tm、jiebaR这几个包。前期处理完之后，排序后用ggplot2画个geom_bar就可以了。
4、然后根根据组长度找到最大最小的5%数据，去掉之后排序。
5、可以通过添加辅助列，利用countif函数将每个单元格数据出现的次数计算出来，然后进行降序排序，如下图的示例操作：此图片是GIF动画形式，需要点击放大才可以查看操作步骤。
6、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos(foo，mode=function)。1data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。ls()：列出当前工作空间中的对象。
《R语言实战》自学笔记22-数据整理
rbind(A， B) ：纵向合并两个数据框（数据集），两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。
FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。
矩阵不能用 $ 符号取子集 t()：转置函数，行与列的互换 as.data.frame()：转换，把矩阵变为数据框 ，用as.matrix()函数也能把数据框变为矩阵 聚类，相似的行，相似的列会聚在一起。
之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。
菲尔·斯佩克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现成的程序包。
R语言中如何使用arrange将缺失值排在最前
1、(2) rank 将数据分为确定值与缺失值两种。缺失值可按先后排在确定值之间(na.last = FALSE)， 也可排在之后(na.last = TRUE)， 也可保留，不参与排序(na.last = keep)。
2、FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
3、数据排序时候用的，如果na.last=TRUE 那么缺失值就会排列在最后，否则，缺失值就会排列在最前面。
4、可以不使用函数，直接使用“-”进行赋值。也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“-”赋值。可以使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象。
5、识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。
到此，以上就是小编对于r语言数据框排序赋值的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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