现代统计图形 - 科学网—博客

A.1 对象类型 153
注意逻辑值的TRUE和FALSE可以简写为T和F,但强烈建议这两个逻辑值
不要使用简写 1 。我们也可以用逻辑向量提取向量的元素,如:
1 > # 满足“非z”的元
2 > x[!z]
A B C
7.11 9.11 9.19
R中有三种特殊的值:缺失值NA,非数值NaN和无穷大/无穷小Inf/-
Inf。非数值通常由无意义的数学计算产生,如0/0;注意分子不为0而分母
为0时,结果是无穷大。
A.1.2 因子
因子(factor)对应着统计中的分类数据,它的形式和向量很相像,只
是因子数据具有水平(level)和标签(label),前者即分类变量的不同取
值,后者即各类取值的名称。
因子型数据可以由factor()函数生成,如:
1 > (x = factor(c(1, 2, 3, 1, 1, 3, 2, 3, 3), levels = 1:3,
2 + labels = c("g1", "g2", "g3")))
[1] g1 g2 g3 g1 g1 g3 g2 g3 g3
Levels: g1 g2 g3
我们可以对因子型数据求频数、将其转化为整数或字符型向量。注意
整数是因子型数据的本质:它本身以整数存储,但表现出来是字符,原理
就是把整数对应的标签显示出来,这种存储方式在很多情况下可以大大节
省存储空间(存整数往往比存字符串占用空间小)。
1 > table(x)
x
g1 g2 g3
3 2 4
1 > as.integer(x)
1 倾向简写这两个逻辑值的人容易倾向简写任何字符,比如变量名;据作者的经验,很多人的程序出错
就在这里,因为使用了T或F作为变量名,而在程序的某些地方又将T或F作为逻辑值对待,如这段条件语
句x = 1; T = NULL; ...; if ((x > 0) == T ) ...会出错,因为条件(x > 0) == T返回的结果是长
度为0的逻辑值,不符合if语句的要求。