Data Frame一般被翻譯為數(shù)據(jù)框虹曙，感覺就像是R中的表氓癌，由行和列組成，與Matrix不同的是统扳，每個列可以是不同的數(shù)據(jù)類型喘帚，而Matrix是必須相同的。
Data Frame每一列有列名咒钟，每一行也可以指定行名吹由。如果不指定行名，那么就是從1開始自增的Sequence來標識每一行朱嘴。
初始化
使用data.frame函數(shù)就可以初始化一個Data Frame倾鲫。比如我們要初始化一個student的Data Frame其中包含ID和Name還有Gender以及Birthdate，那么代碼為：
student<-data.frame(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read.table() read.csv()讀取一個文本文件萍嬉，返回的也是一個Data Frame對象乌昔。讀取數(shù)據(jù)庫也是返回Data Frame對象。
查看student的內(nèi)容為：
? 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
這里只指定了列名為ID壤追，Name玫荣，Gender和Birthdate，使用names函數(shù)可以查看列名大诸，如果要查看行名捅厂，需要用到row.names函數(shù)贯卦。這里我們希望將ID作為行名，那么可以這樣寫：
row.names(student)<-student$ID
更簡單的辦法是在初始化date.frame的時候焙贷，有參數(shù)row.names可以設(shè)置行名的向量撵割。
訪問元素
與Matrix一樣，使用[行Index,列Index]的格式可以訪問具體的元素辙芍。
比如訪問第一行:
student[1,]
訪問第二列：
student[,2]
使用列的Index或者列名可以選取要訪問的哪些列啡彬。比如要ID和Name，那么代碼為：
idname<-student[1:2]
或者是
idname<-student[c("ID","Name”)]
如果是只訪問某一列故硅，返回的是Vector類型的庶灿，那么可以使用[[或者$來訪問。比如我們要所有student的Name吃衅，代碼為：
name<-student[[2]]?或者name<-student[[“Name”]]?或者name<-student$Name
使用attach和detach函數(shù)可以使得訪問列時不需要總是跟著變量名在前面往踢。
比如要打印所有Name，那么可以寫成：
attach(student)
print(Name)
detach(student)
還可以換一種簡潔一點的寫法就是用with函數(shù)：
with(student,{
n<-Name
print(n)
})
這里的n作用域只在大括號內(nèi)徘层，如果想在with函數(shù)中對全局的變量進行賦值峻呕，那么需要使用<<-這樣一個運算符。
修改列數(shù)據(jù)類型
接下來我們查看該對象每列的類型趣效，使用str(student)可以得到如下結(jié)果：
'data.frame':3 obs. of ?4 variables:
?$ ID ? ? ? : num ?1 2 3
?$ Name ? ? : Factor w/ 3 levels "Devin","Edward",..: 1 2 3
?$ Gender ? : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1
?$ Birthdate: Factor w/ 3 levels "1983-5-6","1984-12-29",..: 2 1 3
默認情況下瘦癌，字符串向量都會被自動識別成Factor，也就是說跷敬，ID是數(shù)字類型讯私，其他的3個列都被定義為Factor類型了。顯然這里Name應(yīng)該是字符串類型西傀，Birthdate應(yīng)該是Date類型妄帘，我們需要對列的數(shù)據(jù)類型進行更改：
student$Name<-as.character(student$Name)
student$Birthdate<-as.Date(student$Birthdate)
下面我們再運行str(student)看看修改后的結(jié)果：
'data.frame':3 obs. of ?4 variables:
?$ ID ? ? ? : num ?11 12 13
?$ Name ? ? : chr ?"Devin" "Edward" "Wenli"
?$ Gender ? : Factor w/ 2 levels "F","M": 2 2 1
?$ Birthdate: Date, format: "1984-12-29" "1983-05-06" "1986-08-08”
添加新列
對于以及存在的student對象，我們希望增加Age列池凄，該列是根據(jù)Birthdate算出來的。首先需要知道怎么算年齡鬼廓。我們可以使用日期函數(shù)Sys.Date()獲得當前的日期肿仑，然后使用format函數(shù)獲得年份，然后用兩個年份相減就是年齡碎税。好像R并沒有提供幾個能用的日期函數(shù)尤慰，我們只能使用format函數(shù)取出年份部分，然后轉(zhuǎn)換為int類型相減雷蹂。
student$Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(student$Birthdate,"%Y”))
這樣寫似乎太長了伟端，我們可以用within函數(shù)，這個函數(shù)和之前提到過的with函數(shù)類似匪煌，可以省略變量名责蝠，不同的地方是within函數(shù)可以在其中修改變量党巾，也就是我們這里增加Age列：
student<-within(student,{
Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(Birthdate,"%Y"))
})
查詢/子集
查詢一個Date Frame，返回一個滿足條件的子集霜医，這相當于數(shù)據(jù)庫中的表查詢齿拂，是非常常見的操作。使用行和列的Index來獲取子集是最簡單的方法肴敛，前面已經(jīng)提到過署海。如果我們使用布爾向量，配合which函數(shù)医男，可以實現(xiàn)對行的過濾砸狞。比如我們要查詢所有Gender為F的數(shù)據(jù)，那么我們首先對student$Gender==“F”镀梭，得到一個布爾向量:FALSE FALSE ?TRUE,然后使用which函數(shù)可以將布爾向量中TRUE的Index返回刀森，所以我們的完整查詢語句就是：
student[which(student$Gender=="F"),]
注意這里列Index并沒有輸入，如果我們只想知道所有女生的年齡丰辣，那么可以改為：
student[which(student$Gender=="F"),"Age”]
這樣的查詢寫法還是復(fù)雜了點撒强，可以直接使用subset函數(shù)，那么查詢會簡單些笙什，比如我們把查詢條件改為年齡<30的女性飘哨，查姓名和年齡，那么查詢語句為：
subset(student,Gender=="F"&?Age<30,select=c("Name","Age"))
使用SQL查詢Data Frame
對于我這種使用了多年SQL的人來說琐凭，如果能夠直接寫SQL語句對Data Frame進行查詢操作芽隆，那是多么方便美妙的啊，結(jié)果還真有這么一個包：sqldf统屈。
同樣是前面的需求胚吁，對應(yīng)的語句就是：
library(sqldf)
result<-sqldf("select?Name,Age?from?student?where?Gender='F'?and?Age<30")
連接/合并
對于數(shù)據(jù)庫來說，對多表進行join查詢是一個很正常的事情愁憔，那么在R中也可以對多個Data Frame進行連接腕扶，這就需要使用merge函數(shù)。
比如除了前面申明的student對象外吨掌，我們再申明一個score變量半抱，記錄了每個學生的科目和成績：
score<-data.frame(SID=c(11,11,12,12,13),Course=c("Math","English","Math","Chinese","Math"),Score=c(90,80,80,95,96))
我們看看該表的內(nèi)容：
? SID ?Course Score
1 ?11 ? ?Math ? ?90
2 ?11 English ? ?80
3 ?12 ? ?Math ? ?80
4 ?12 Chinese ? ?95
5 ?13 ? ?Math ? ?96
這里的SID就是Student里面的ID，相當于一個外鍵膜宋，現(xiàn)在要用這個ID進行inner join操作窿侈，那么對應(yīng)的R語句就是：
result<-merge(student,score,by.x="ID",by.y="SID")
我們看看merge以后的結(jié)果：
?ID ? Name Gender ?Birthdate Age ?Course Score
1 11 ?Devin ? ? ?M 1984-12-29 ?31 ? ?Math ? ?90
2 11 ?Devin ? ? ?M 1984-12-29 ?31 English ? ?80
3 12 Edward ? ? ?M 1983-05-06 ?32 ? ?Math ? ?80
4 12 Edward ? ? ?M 1983-05-06 ?32 Chinese ? ?95
5 13 ?Wenli ? ? ?F 1986-08-08 ?29 ? ?Math ? ?96
正如我們期望的一樣join在了一起。
除了join秋茫，另外一個操作就是union史简，這也是數(shù)據(jù)庫常用操作，那么在R中如何將兩個列一樣的Data Frame Union聯(lián)接在一起呢肛著？雖然R語言中有union函數(shù)圆兵，但是不是SQL的Union的意思跺讯，我們要實現(xiàn)Union功能，需要用到rbind函數(shù)衙傀。
rbind的兩個Data Frame必須有相同的列抬吟，比如我們再申明一個student2，將兩個變量rbind起來：
student2<-data.frame(ID=c(21,22),Name=c("Yan","Peng"),Gender=c("F","M"),Birthdate=c("1982-2-9","1983-1-16"),Age=c(32,31))
rbind(student,student2)
