R语言学习系列06-修改变量名,数据排序,随机抽样
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06. 修改变量名，数据排序，随机抽样
一、变量的重命名
1. 用交互式编辑器
若修改数据集x的变量名，键入函数fix(x)，即可打开交互式编辑器界面。
> score<-data.frame(student=c("A","B","C","D"),gende r=c("M","M","F","F"),math=c(90,70,80,60),Eng=c(88,78,69,9 8),pl=c(66,59,NA,88))
>fix(score)
>score.list<-as.list(score) #将score转化为列表
>fix(score.list)
（1）若数据集为矩阵或数据框
将打开“数据编辑器”，单击要修改的变量名，在弹出的“变量编辑器”修改即可：
（2）若数据集为列表
将交互式编辑器为一个记事本，只需修改“.Names”之后对应的变量名即可：
2. 用函数rename()
reshape包中的函数rename()，用来修改数据库和列表的变量名，但不能修改矩阵的变量名，基本格式为：
rename(x, c(oldname="newname",...))
其中，oldname为原变量名，newname为新变量名。
library(reshape)
>rename(score,c(pl="chinese"))
student gender math Engchinese
1 A M 90 88 66
2 B M 70 78 59
3 C F 80 69 NA
4 D F 60 98 88
>rename(score.list,c(pl="chinese"))
$student
[1] A B C D
Levels: A B C D
$gender
[1] M M F F
Levels: F M
$math
[1] 90 70 80 60
$Eng
[1] 88 78 69 98
$chinese
[1] 66 59 NA 88
注意：原数据集中的变量名并未被修改。
3. 用函数names()
和rename()一样可用来修改数据框和列表的变量名，不能修改矩阵的变量名；区别在于：names()会在原数据集中修改变量名。
其基本格式为：
names(x)[i]<-"newname"
>names(score)[5]="chinese"
>score
student gender math Engchinese
1 A M 90 88 66
2 B M 70 78 59
3 C F 80 69 NA
4 D F 60 98 88
4. 用函数colnames()和rownames()
用来修改矩阵的变量名（行名和列名），也能修改数据框的行名和列名。基本格式为：
rownames(x)[i]<-"newname"
>colnames(score)[5]="Chinese"
>score
student gender math Eng Chinese
1 A M 90 88 66
2 B M 70 78 59
3 C F 80 69 NA
4 D F 60 98 88
>rownames(score)=letters[1:4]
>score
student gender math Eng Chinese
aA M 90 88 66
bB M 70 78 59
cC F 80 69 NA
dD F 60 98 88
二、数据排序
1.函数sort()，基本格式：
sort(x,decreasing=FALSE, st= FALSE,...)
其中，x为排序对象（数值型或字符型）；decreasing默认为FALSE 即升序，TURE为降序；st默认为FALSE（NA值将被删除），若为TRUE，则将向量中的NA值放到序列末尾。
>sort(score$math)
[1] 60 70 80 90
>sort(score$math,decreasing = TRUE)
[1] 90 80 70 60
>sort(score$Chinese,st = TRUE)
[1] 59 66 88 NA
2.函数rank()
返回值是该向量中对应元素的秩（排名），基本格式为：
rank(x,st= FALSE,ties.method=...)
其中，ties.method指定对数据集中的重复数据的秩的处理方式：“average”——取平均值秩（默认）
“first”——位于前面的数据的秩取小，依次递增
“random”——随机定义重复秩
“max”——取最大重复秩
“min”——取最小重复秩
>x<-c(3,4,2,5,5,3,8,9)
>rank(x)
[1] 2.5 4.0 1.0 5.5 5.5 2.5 7.0 8.0
>rank(x,ties.method = "first")
[1] 2 4 1 5 6 3 7 8
>rank(x,ties.method = "random")
[1] 3 4 1 6 5 2 7 8
>rank(x,ties.method = "max")
[1] 3 4 1 6 6 3 7 8
3.函数order()
对数据进行排序，返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置，即最小值、次小值、...、最大值所在的位置。基本格式为：order(x,decreasing=FALSE, st= FALSE,...)
不同于前两个函数，order()还可以对数据框进行排序：data_frame[order(data_frame$v1, data_frame$v2, …),]
若v1值相同，则按v2升序排序；要将升序改为降序，在变量前添加负号，或用decreasing = TRUE即可。
>order(score$math)
[1] 4 2 3 1
>score[order(score$math),]
student gender math Engchinese
4 D F 60 98 88
2 B M 70 78 59
3 C F 80 69 NA
1 A M 90 88 66
>score[order(-score$math),]
student gender math Engchinese
1 A M 90 88 66
3 C F 80 69 NA