物件：R 的基石

給 SAS 使用者的 R

Melinda Higgins, PhD

Research Professor/Senior Biostatistician Emory University

物件是 R 的基礎積木

• 在 R 中，一切都是物件
• 單一值（純量）
• 向量
• 矩陣
• 資料集
• 函式輸出

操作單一元素

• 建立物件 x
• 指派數值 4 給 x
• 檢視 x 內容
• [1] 表示 x 有 1 個元素
• 建立 y 為 x 的平方
• 檢視結果，輸入 y

x <- 4

x

[1] 4

y <- x * x

y

[1] 16

其他元素型別

• 指派字詞「fish」給 y
• 指派布林值 FALSE 給 z
• 檢視 y 與 z

y <- "fish"

z <- FALSE

y
z

[1] "fish"

[1] FALSE

將單一元素組成向量

# Combine three numbers
c(5, 3, 2)

將單一元素組成向量

# Assign numeric vector to x
x <- c(5, 3, 2)

# View result
x

Result

[1] 5 3 2

建立字元向量

# Add word child into character vector
y <- c("child")

建立字元向量

# Add second word young
y <- c("child", "young")

建立字元向量

# Add third word old
y <- c("child", "young", "old")

# View y
y

Result

[1] "child" "young" "old"

建立布林向量

# Add TRUE into logical vector
z <- c(TRUE)

• 第 1 個元素為 TRUE
• 不需雙引號
• 布林元素為 TRUE 或 FALSE
• 必須使用 ALL CAPS
• 也可用 T 與 F

建立布林向量

# Add FALSE as second element
z <- c(TRUE, FALSE)

建立布林向量

# Add third element TRUE
z <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

# View z
z

Result

[1]  TRUE FALSE TRUE

由向量建立矩陣

#  Create numeric vector a
a <- c(5.0, 3.1, 2.4)

• 以向量建立矩陣
• 向量需同型且同長

由向量建立矩陣

#  Create numeric vector a
a <- c(5.0, 3.1, 2.4)

#  Create numeric vector b
b <- c(4.1, 2.2, 5.4)

由向量建立矩陣

# Make m from a,b with 3 rows 2 columns
m <- matrix(c(a, b),
            nrow = 3,
            ncol = 2)

# View m
m

          [,1] [,2]
     [1,]  5.0  4.1
     [2,]  3.1  2.2
     [3,]  2.4  5.4

由向量建立資料框

# Create numeric variable score
score <- c(5.0, 3.1, 2.4)

# View score
score

     5.0 3.1 2.4

• 資料框由向量建立
• 向量需同長
• 向量可為不同型別

由向量建立資料框

# Create character variable age
age <- c("child","young","old")

# View age
age

     "child" "young" "old"

由向量建立資料框

# Create logical variable test
test <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

# View test
test

     TRUE FALSE TRUE

由向量建立資料框

# Combine to create data frame
d <- data.frame(score, age, test)

# View data frame
d

     score   age  test
       5.0 child  TRUE
       3.1 young FALSE
       2.4   old  TRUE

判斷物件型別

• 建立數值向量 x
• 判斷 x 的 class
• 檢視 x 的結構 str

x <- c(5, 3, 2)
class(x)

 [1] "numeric"

str(x)

 num [1:3] 5 3 2

判斷物件型別

• 字元向量 y；布林向量 z
• 判斷 y 與 z 的 class
• 檢視 y 與 z 的結構 str

str(y)

 chr [1:3] "child" "young" "old"

str(z)

 logi [1:3] TRUE FALSE TRUE

y <- c("child","young","old")
z <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

class(y)

 [1] "character"

class(z)

 [1] "logical"

判斷物件型別

• 建立矩陣 m
• 取得 m 的類別
• 檢視 m 的結構 str

str(m)

 num [1:3, 1:2] 5 3.1 2.4 4.1 2.2 5.4

a <- c(5.0, 3.1, 2.4)
b <- c(4.1, 2.2, 5.4)
m <- matrix(c(a, b),
            nrow = 3,
            ncol = 2)

class(m)

 [1] "matrix"

判斷物件型別

• 建立 data.frame d
• 取得 d 的 class
• 檢視 d 的結構 str

str(d)

'data.frame':    3 obs. of 3 variables:
 $ score: num  5 3.1 2.4
 $ age  : Factor w/ 3 levels
         "child","old",..: 1 3 2
 $ test : logi  TRUE FALSE TRUE

score <- c(5.0, 3.1, 2.4)
age <- c("child","young","old")
test <- c(TRUE, FALSE, TRUE)
d <- data.frame(score, age, test)

class(d)

 [1] "data.frame"

¹ 針對 3 個年齡類別，`Factor` 類別在此已自動建立。

一起在 R 建立並操作資料物件

給 SAS 使用者的 R