Question

R中的数据框和列表之间有什么区别？应该使用哪一个？哪个更容易循环？

确切的问题：我必须先存储3个字符串元素，如“a”，“b”，“c”。后来对于其中的每一个，我需要追加3个元素;例如对于“a”，我必须添加“a1”，“a2”，“a3”。后来我必须使用嵌套的for循环来访问这些元素。

所以我很困惑使用数据帧或列表或其他一些数据类型，我可以先存储然后追加（每列的种类）？

目前我遇到错误，例如“要替换的项目数量不是替换长度的倍数”

Answer 1

这个问题并不像有些人认为的那样愚蠢。我知道有很多人在努力应对这种差异，以及在哪里使用。总结一下：

列表是迄今为止R中最灵活的数据结构。它们可以看作是元素的集合，对每个元素的类，长度或结构没有任何限制。您唯一需要注意的是，您不要给两个元素指定相同的名称。这可能会造成很多混乱，R不会给出错误：

> X <- list(a=1,b=2,a=3)
> X$a
[1] 1

数据框也是列表，但它们有一些限制：

您不能对两个不同的变量使用相同的名称
数据框的所有元素都是向量
数据框的所有元素都具有相同的长度。

由于这些限制和由此产生的二维结构，数据框可以模仿某些矩阵行为。您可以选择行并对行执行操作。您不能对列表执行此操作，因为那里的行未定义。

所有这些意味着您应该为适合该二维结构的任何数据集使用数据框。实质上，您将数据框用于任何数据集，其中列与变量重合，并且行与广义上的单个观察重合。对于所有其他结构，列表是可行的方法。

请注意，如果您需要嵌套结构，则必须使用列表。由于列表的元素可以自己列出，因此您可以创建非常灵活的结构化对象。

Answer 2

看一下这个例子：如果您使用apply而不是sapply来获取类 -

apply(iris,2,class) #  function elements are rows or columns
Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
"character"  "character"  "character"  "character"  "character" 

sapply(iris,class) # function elements are variables
Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species 
"numeric"    "numeric"    "numeric"    "numeric"     "factor"

R中的数据帧和列表有什么区别？

2 个答案: