按照個人要求的格式來創建含有研究信息的數據集，這是任何數據分析的第一步。在R中，這個任務包括以下兩步：

1、數據集的概念

數據集通常是hi有數據構成的一個矩形數組，行表示觀測，列表示變量。 不同的行業對于數據集的行和列的叫法不同： - 統計學家稱他們為觀測和變量 - 數據庫分析師稱其為記錄和字段 - 數據挖掘和機器學習研究者叫它們示例和屬性。

R中有許多用于存儲數據的結構，包括標量、向量、數組、數據框和列表 R可以處理的數據類型包括數值型、字符型、邏輯型、復數型和原生型。

2 、 數據結構

R擁有許多用于存儲數據的對象類型，包括標量、向量、矩陣、數組、數據框和列表。這里僅介紹我用到的知識：

2.1 向量

執行組合功能的函數c( )可以用來創建向量

Note：單個向量中的數據必須擁有相同的類型或模式（數值型、字符型或邏輯型），同一向量中無法混雜不同模式的數據 訪問元素： 通過方括號中給定元素所處位置的數值，可以訪問向量中的元素。如a[c(2,4)]，用于訪問a向量中的第二個和第四個元素

2.2 矩陣

矩陣是一個二維數組，通過函數matrix（）創建

其中，vector包含了矩陣的元素，nrow和ncol用來指定行和列的維數，dimnames包含了可能的、以字符型向量表示的行名和列名。byrow標明矩陣應該按照行填充，默認情況下按照列填充。 訪問元素： 可以使用下標和方括號來選擇矩陣中的行、列或元素

2.3 數組

數組與矩陣類似，但是維度可以大于2，通過array（）創建

vector包含了數組中的數據，dimensions是一個數值型向量，給出了各個維度下標的最大值，dimnames是可選的、各維度名稱標簽的列表。

2.4 數據框

數據框將是在R中最常處理的數據結構。當數據有多重模式，無法將此數據集放入一個矩陣，這時候使用數據框是最佳選擇，可通過data.frame( )創建

其中的col1，col2，…可以為任何類型，每一列的名稱可以由函數names指定。每一列數據的模式必須唯一，不過卻可以將多個模式的不同列放在一起組成數據框，如下：

選擇數據框中的元素：

3、 數據輸入

3.1 從帶分隔符的文本文件導入數據

可以使用read.table( )從帶分隔符的文本文件中導入數據。

其中，file是一個帶分隔符的ASCII文件，options是控制如何處理數據的選項。可以通過？read.table命令查閱數據輸入函數的說明 file可以是：

使用file.choose( ),彈出對話框，選擇文件位置。強烈推薦這種方法，免去了記憶和書寫文件路徑的麻煩。

其他參數： Note： 這里要注意參數 row.names 。比如我出現的錯誤： 錯誤一：路徑問題 錯誤二：row.names問題 使用書上的例子： 我出現的錯誤：

其實我的錯誤很奇葩，是文件第一個字符亂碼。因為我把row.names去掉之后，數據是可以輸入的。

但是查資料的時候，發現，是有很多人在這上面出錯誤，不了解row.names是干嘛的。 row.names這個參數是一個向量，它的長度同數據集的行數是一樣的。它用來作為行名。它可以是輸入數據集的某一列，也可以是一個向量。具體的可以通過？read.table看參數的含義和用法。

3.2導入Excel數據

讀取一個Excel文件的最好方式，就是在Excel中將其導出為一個逗號分隔文件（csv），并使用 3.1節中描述的方式將其導入R中。

以上就是數據集我用到的地方。具體做實驗可能還會出現問題，到時再總結。