Chapter 6 數據的家談一張資料框在R的零零總總

6.1 什麼是資料框？

這是一張最典型的資料框：

library(datasets)
data("iris")
head(iris)
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

6.1.1 這張資料框的某幾個數字

iris[[1]][1]
## [1] 5.1
iris[[2]][1]
## [1] 3.5
iris[[3]][1]
## [1] 1.4
iris[[4]][1]
## [1] 0.2

6.1.2 這張資料框的某幾個文字

iris[[5]][1]
## [1] setosa
## Levels: setosa versicolor virginica
iris[[5]][51]
## [1] versicolor
## Levels: setosa versicolor virginica
iris[[5]][101]
## [1] virginica
## Levels: setosa versicolor virginica

6.1.3 這張資料框的變數

colnames(iris)
## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width"  "Petal.Length" "Petal.Width"  "Species"

6.1.4 這張資料框的某幾個個體、編號

rownames(iris)[1:3]
## [1] "1" "2" "3"

上述畫面出現了各種「單量」，數字的、文字的、名目文字的。一張資料框(data.frame)總承了

  1. 個別數據(單數)的單量。可能是「數字的」、「文字的」、「名目文字的(factor)」、「順序文字的(ordered factor)」、「邏輯的」。
iris["1","Sepal.Length"] # 第一朵花「Sepal」的「長度」(變數)
## [1] 5.1
iris["1","Species"] # 第一朵花的「花種」(變數)
## [1] setosa
## Levels: setosa versicolor virginica
  1. 向量。來自同一個「變數」的全部「單量」。
iris[,"Sepal.Length"] # 變數「Sepal.Length」的全部單量(測量值)
##   [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9 5.4 4.8 4.8 4.3 5.8 5.7 5.4 5.1
##  [19] 5.7 5.1 5.4 5.1 4.6 5.1 4.8 5.0 5.0 5.2 5.2 4.7 4.8 5.4 5.2 5.5 4.9 5.0
##  [37] 5.5 4.9 4.4 5.1 5.0 4.5 4.4 5.0 5.1 4.8 5.1 4.6 5.3 5.0 7.0 6.4 6.9 5.5
##  [55] 6.5 5.7 6.3 4.9 6.6 5.2 5.0 5.9 6.0 6.1 5.6 6.7 5.6 5.8 6.2 5.6 5.9 6.1
##  [73] 6.3 6.1 6.4 6.6 6.8 6.7 6.0 5.7 5.5 5.5 5.8 6.0 5.4 6.0 6.7 6.3 5.6 5.5
##  [91] 5.5 6.1 5.8 5.0 5.6 5.7 5.7 6.2 5.1 5.7 6.3 5.8 7.1 6.3 6.5 7.6 4.9 7.3
## [109] 6.7 7.2 6.5 6.4 6.8 5.7 5.8 6.4 6.5 7.7 7.7 6.0 6.9 5.6 7.7 6.3 6.7 7.2
## [127] 6.2 6.1 6.4 7.2 7.4 7.9 6.4 6.3 6.1 7.7 6.3 6.4 6.0 6.9 6.7 6.9 5.8 6.8
## [145] 6.7 6.7 6.3 6.5 6.2 5.9
  1. 資料框。來自同一個「個體」的觀察值。
iris["1",] # 第一朵花(編號"1")的觀察值
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

6.1.5 這一章的基本盤有哪些？

  1. 在單量，談在R如何表達各種單量，不論是「正整數」、「負整數」、「實數」、「複數」、「文字」、「字串」、「邏輯」。
  2. 在向量，談如何把「單量」集合起來變成「向量」。
  3. 在factor，談R的一項創意，也是R的特殊，「factor」。「factor」可以是「名目尺度的文字」，也可以是「順序尺度的文字」。
  4. 在資料框，談如何把「向量」集合起來變成「資料框」；或是把「小資料框」集合起來變成「大資料框」。

6.2 單量

作者小編已經談過「數字」、「文字」、「邏輯」。那時候，我們並不強調到底「字裡行間」是

  1. 一個數字，還是，多個數字？
  2. 一個文字，還是，多個文字？
  3. 一個邏輯，還是，多個邏輯？
  4. 數字跟文字可以在一起嗎？
  5. 數字跟邏輯可以在一起嗎？
  6. 文字跟邏輯可以在一起嗎？

這一小本，微微書，「單量」，作者小編希望再一次介紹怎麼寫：

  1. 一個整數、
  2. 一個實數、
  3. 一個實數的正方根、
  4. 一個複數、
  5. 一個英文字、
  6. 一個中文字、
  7. 一個英文字串、
  8. 一個中文字串、
  9. 一個特殊符號、
  10. 一個邏輯、

有了「零維的單量」，就可以邁向「一維的向量」跟「二維的資料框」了。

6.2.1 數字類的單量

0L # 整數0
## [1] 0
1L # 正整數
## [1] 1
-1L # 負整數
## [1] -1
0 # 實數0
## [1] 0
1 # 實數1
## [1] 1
-1 # 實數-1
## [1] -1
0.123 # 有限位數小數的正實數
## [1] 0.123
-0.123 # 有限位數小數的負實數
## [1] -0.123
sqrt(2) # 無理數的實數
## [1] 1.414214
pi # 知名無理數的實數
## [1] 3.141593
1+1i # 複數
## [1] 1+1i

6.2.2 文字類的單量

放在兩隻「兔子(")」中間的都會被R認定為文字。

"a" # 英文字
## [1] "a"
"字" # 中文字
## [1] "字"
"abc" # 英文字串
## [1] "abc"
"中文字" # 中文字串
## [1] "中文字"
"\"" # 特殊符號
## [1] "\""
'"'
## [1] "\""

6.2.3 邏輯類的單量

TRUE # 真
## [1] TRUE
FALSE # 偽
## [1] FALSE
T
## [1] TRUE
F
## [1] FALSE

6.3 向量

6.3.1 什麼是向量？

基本上，向量是一串同樣都是數字或都是文字在一起的物件。向量是一種資料結構。

為了示範各種向量相關的動作，作者決定「超前部署」，把準備好的示範案例放在「譜(list)」裡面，因為各個示範向量的長度都不一樣。「譜」是R裡唯一一個可以存放各式各樣長度、形狀的資料結構。把它們放在某一個「譜」裡面，事實上就像程式設計師在整個軟體工程專案裡，設計某個讓設計師更有效撰寫程式的資料結構一模一樣。

6.3.2 準備各種向量

6.3.2.1 整數向量

6.3.2.1.1 變出什麼都沒有
integer(0)
## integer(0)
6.3.2.1.2 變出一個0
integer(1)
## [1] 0
6.3.2.1.3 變出兩個0
integer(2)
## [1] 0 0

6.3.2.2 實數向量

6.3.2.2.1 變出什麼都沒有
numeric(0)
## numeric(0)
6.3.2.2.2 變出一個0
numeric(1)
## [1] 0
6.3.2.2.3 變出兩個0
numeric(2)
## [1] 0 0

6.3.2.3 複數向量

6.3.2.3.1 變出什麼都沒有
complex(0)
## complex(0)
6.3.2.3.2 變出一個原點複數
complex(1)
## [1] 0+0i
6.3.2.3.3 變出兩個原點複數
complex(2)
## [1] 0+0i 0+0i

6.3.2.4 文字向量

6.3.2.4.1 變出什麼都沒有
character(0)
## character(0)
6.3.2.4.2 變出一個空
character(1)
## [1] ""
6.3.2.4.3 變出兩個空
character(2)
## [1] "" ""

6.3.2.5 邏輯向量

6.3.2.5.1 長度是0的邏輯向量
logical(length = 0)
## logical(0)
all(logical(0))
## [1] TRUE
6.3.2.5.2 長度是1的邏輯向量
logical(length = 1)
## [1] FALSE
6.3.2.5.3 長度是2的邏輯向量
logical(length = 2)
## [1] FALSE FALSE

6.3.3 檢查到底是哪一種向量？

6.3.3.1 檢查是不是整數向量？

class(integer(2))
## [1] "integer"
typeof(integer(2))
## [1] "integer"
is.integer(integer(2))
## [1] TRUE
is.vector(integer(2))
## [1] TRUE

6.3.3.2 檢查是不是實數向量？

class(numeric(2))
## [1] "numeric"
typeof(numeric(2))
## [1] "double"
is.numeric(numeric(2))
## [1] TRUE
is.vector(numeric(2))
## [1] TRUE

6.3.3.3 檢查是不是複數向量？

class(complex(2))
## [1] "complex"
typeof(complex(2))
## [1] "complex"
is.complex(complex(2))
## [1] TRUE
is.vector(complex(2))
## [1] TRUE

6.3.3.4 檢查是不是文字向量？

class(character(2))
## [1] "character"
typeof(character(2))
## [1] "character"
is.character(character(2))
## [1] TRUE
is.vector(character(2))
## [1] TRUE

6.3.3.5 檢查是不是邏輯向量？

class(c(TRUE, FALSE))
## [1] "logical"
typeof(c(TRUE, FALSE))
## [1] "logical"
is.logical(c(TRUE, FALSE))
## [1] TRUE

6.3.4 顯示向量的結構

6.3.4.1 顯示整數向量的結構

str(integer(2))
##  int [1:2] 0 0

6.3.4.2 顯示實數向量的結構

str(numeric(2))
##  num [1:2] 0 0

6.3.4.3 顯示複數向量的結構

str(complex(2))
##  cplx [1:2] 0+0i 0+0i

6.3.4.4 顯示文字向量的結構

str(character(2))
##  chr [1:2] "" ""

6.3.4.5 顯示邏輯向量的結構

str(c(TRUE, FALSE))
##  logi [1:2] TRUE FALSE

6.3.5 向量的四則運算

6.3.5.1 整數向量的四則運算

  1. 確認0:9確實是整數
is.integer(0:9)
## [1] TRUE
  1. 整數的加法
0:9 + 9:0
##  [1] 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
  1. 整數的減法
0:9 - 9:0
##  [1] -9 -7 -5 -3 -1  1  3  5  7  9
  1. 整數的乘法
0:9 * 9:0
##  [1]  0  8 14 18 20 20 18 14  8  0
  1. 整數的除法
0:9 / 9:0
##  [1] 0.0000000 0.1250000 0.2857143 0.5000000 0.8000000 1.2500000 2.0000000
##  [8] 3.5000000 8.0000000       Inf

6.3.5.2 實數向量的四則運算

  1. 確認seq(0,1,0.1)確實是實數
is.numeric(seq(0,1,0.1))
## [1] TRUE
  1. 實數的加法
seq(0,1,0.1) + seq(1,0,-0.1)
##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  1. 實數的減法
seq(0,1,0.1) - seq(1,0,-0.1)
##  [1] -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2  0.0  0.2  0.4  0.6  0.8  1.0
  1. 實數的乘法
seq(0,1,0.1) * seq(1,0,-0.1)
##  [1] 0.00 0.09 0.16 0.21 0.24 0.25 0.24 0.21 0.16 0.09 0.00
  1. 實數的除法
seq(0,1,0.1) / seq(1,0,-0.1)
##  [1] 0.0000000 0.1111111 0.2500000 0.4285714 0.6666667 1.0000000 1.5000000
##  [8] 2.3333333 4.0000000 9.0000000       Inf

6.4 factor

6.4.1 什麼是factor？

6.4.2 準備factor

6.4.2.1 變身為標籤的文字 = 名目文字 = 名目尺度數據

x <- factor(letters, levels = letters)
x
##  [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
## Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
6.4.2.1.1 檢查是factor還是文字
class(x)
## [1] "factor"
typeof(x)
## [1] "integer"
is.factor(x)
## [1] TRUE
is.character(x)
## [1] FALSE
6.4.2.1.2 檢查factor的結構
str(x)
##  Factor w/ 26 levels "a","b","c","d",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

6.4.2.2 變身為順序有別的文字 = 順序文字 = 順序尺度數據

x <- factor(letters, levels = letters, ordered = TRUE)
x
##  [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
## 26 Levels: a < b < c < d < e < f < g < h < i < j < k < l < m < n < o < ... < z
6.4.2.2.1 檢查是ordered factor還是文字
class(x)
## [1] "ordered" "factor"
typeof(x)
## [1] "integer"
is.factor(x)
## [1] TRUE
is.character(x)
## [1] FALSE
6.4.2.2.2 檢查ordered factor的結構
str(x)
##  Ord.factor w/ 26 levels "a"<"b"<"c"<"d"<..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

6.4.2.3 再一次變身為順序有別的文字 = 順序文字 = 順序尺度數據

x <- factor(letters, levels = rev(letters), ordered = TRUE)
x
##  [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
## 26 Levels: z < y < x < w < v < u < t < s < r < q < p < o < n < m < l < ... < a
6.4.2.3.1 檢查是ordered factor還是文字
class(x)
## [1] "ordered" "factor"
typeof(x)
## [1] "integer"
is.factor(x)
## [1] TRUE
is.character(x)
## [1] FALSE
6.4.2.3.2 檢查ordered factor的結構
str(x)
##  Ord.factor w/ 26 levels "z"<"y"<"x"<"w"<..: 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 ...

6.4.2.4 小結論：factor不是character。

6.4.3 levels

factor(letters, levels = letters[1:3])
##  [1] a    b    c    <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## [16] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## Levels: a b c
levels(factor(letters, levels = letters[1:3]))
## [1] "a" "b" "c"
nlevels(factor(letters, levels = letters[1:3]))
## [1] 3
length(factor(letters, levels = letters[1:3]))
## [1] 26
is.na(factor(letters, levels = letters[1:3]))
##  [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
## [13]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
## [25]  TRUE  TRUE
sum(is.na(factor(letters, levels = letters[1:3])))
## [1] 23
sum(!is.na(factor(letters, levels = letters[1:3])))
## [1] 3
x <- factor(letters, levels = letters[1:3])
x
##  [1] a    b    c    <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## [16] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## Levels: a b c
levels(x)
## [1] "a" "b" "c"
levels(x) <- c(levels(x), "d")
x
##  [1] a    b    c    <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## [16] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## Levels: a b c d
x[4] <- "d"
x
##  [1] a    b    c    d    <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## [16] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## Levels: a b c d

6.4.3.1 順序真的存在於R嗎？

food <- factor(c("low", "high", "medium", "high", "low", "medium", "high"))
levels(food)
## [1] "high"   "low"    "medium"
food <- factor(food, levels = c("low", "medium", "high"))
levels(food)
## [1] "low"    "medium" "high"
min(food)
## Error in Summary.factor(structure(c(1L, 3L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), levels = c("low", : 'min' 對因子沒有意義
food <- factor(food, levels = c("low", "medium", "high"), ordered = TRUE)
levels(food)
## [1] "low"    "medium" "high"
min(food)
## [1] low
## Levels: low < medium < high
max(food)
## [1] high
## Levels: low < medium < high

6.4.3.2 factor與數字間的關聯

f <- factor(c(3.4, 1.2, 5))
as.numeric(f)
## [1] 2 1 3
levels(f)
## [1] "1.2" "3.4" "5"
f
## [1] 3.4 1.2 5  
## Levels: 1.2 3.4 5
levels(f)[f]
## [1] "3.4" "1.2" "5"
f <- levels(f)[f]
f
## [1] "3.4" "1.2" "5"
f <- as.numeric(f)
f
## [1] 3.4 1.2 5.0

6.4.4 強迫變成factor

6.4.4.1 強迫factor回復到一般文字

letters
##  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
## [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
factor(letters, levels = letters[1:3])
##  [1] a    b    c    <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## [16] <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## Levels: a b c
as.character(factor(letters, levels = letters[1:3]))
##  [1] "a" "b" "c" NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
## [20] NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
letters <- as.character(factor(letters, levels = letters[1:3]))
letters
##  [1] "a" "b" "c" NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
## [20] NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
letters <- tolower(LETTERS)
letters
##  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
## [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"

6.4.4.2 把文字變成factor

letters
##  [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
## [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
factor(letters)
##  [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
## Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
as.factor(letters)
##  [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
## Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z

6.4.4.3 把整數變成factor

0:9
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
factor(0:9)
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## Levels: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
factor(0:9, levels = 0:9, ordered = TRUE)
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## Levels: 0 < 1 < 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7 < 8 < 9

6.4.4.4 把實數變成factor

seq(0,1,0.1)
##  [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
factor(seq(0,1,0.1))
##  [1] 0   0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1  
## Levels: 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
factor(seq(0,1,0.1), levels = seq(0,1,0.1), ordered = TRUE)
##  [1] 0   0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1  
## Levels: 0 < 0.1 < 0.2 < 0.3 < 0.4 < 0.5 < 0.6 < 0.7 < 0.8 < 0.9 < 1

6.4.5 文字不再是文字變身為factor的好處

6.4.5.1 輕鬆捨棄錯誤與雜質

table(factor(letters, levels = letters[1:3]))
## 
## a b c 
## 1 1 1

6.4.5.2 刪除錯誤與雜質

x <- factor(letters, levels = letters[1:3])
x <- x[!is.na(x)]
x
## [1] a b c
## Levels: a b c
x <- as.character(factor(letters, levels = letters[1:3]))
x <- x[!is.na(x)]
x
## [1] "a" "b" "c"

6.5 資料框

「表格(中文翻譯不夠好！)」兩字在這一本書被稱為「資料框」。

如果看倌還沒看過「向量」，請前進向量，因為各式各樣的「向量」可以組裝出任何「資料框」。傳統統計學的術語，稱呼每一個向量是「變數(variable)」，因為每一個向量都有特殊意義。如果統計學只分析一個「向量(vector)」組成寬度為「1」的「資料框(data.frame)」的各種問題叫做「單變量分析」；如果「變數」增加了，從一個變成兩個、變成三個、甚至更多個，「單變量分析」變成「多變量分析」。現實世界都是多變量的世界，因此掌握「資料框」的零零總總R技術是非常關鍵的活動與練習。請讀者諸君一定要「刻意練習」。

…

6.5.1 準備一張資料框

6.5.1.1 什麼都沒有的空資料框

data.frame()
## 資料框沒有行但有 0 列

6.5.1.2 有欄位沒資料的空資料框

data.frame(C1 = numeric(0), C2 = character(0), C3 = logical(0))
## [1] C1 C2 C3
## <0 列> (或零長度的 row.names)

6.5.1.3 從許多向量得到一張資料框

n <- c(2, 3, 5)
s <- c("aa", "bb", "cc") 
b <- c(TRUE, FALSE, TRUE) 
DF <- data.frame(n, s, b)
DF
##   n  s     b
## 1 2 aa  TRUE
## 2 3 bb FALSE
## 3 5 cc  TRUE
DF <- data.frame(訪員編號 = n, 
                     訪員姓名 = s, 
                     逢甲學生 = b)
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生
## 1        2       aa     TRUE
## 2        3       bb    FALSE
## 3        5       cc     TRUE

6.5.2 檢查一張資料框

6.5.2.1 檢查整張資料框

class(DF)
## [1] "data.frame"
typeof(DF)
## [1] "list"
is.data.frame(DF)
## [1] TRUE

6.5.2.2 檢查資料框內的每一個欄位

sapply(DF, class)
##    訪員編號    訪員姓名    逢甲學生 
##   "numeric" "character"   "logical"

6.5.2.3 回復欄位屬性到製資料框之向量的屬性

n
## [1] 2 3 5
class(n)
## [1] "numeric"
s
## [1] "aa" "bb" "cc"
class(s)
## [1] "character"
b
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
class(b)
## [1] "logical"
DF <- data.frame(訪員編號 = n, 
                     訪員姓名 = s, 
                     逢甲學生 = b, 
                     stringsAsFactors = FALSE)
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生
## 1        2       aa     TRUE
## 2        3       bb    FALSE
## 3        5       cc     TRUE
sapply(DF, class)
##    訪員編號    訪員姓名    逢甲學生 
##   "numeric" "character"   "logical"

6.5.2.4 取得資料框的其他屬性

dim(DF)
## [1] 3 3
nrow(DF)
## [1] 3
ncol(DF)
## [1] 3
rownames(DF)
## [1] "1" "2" "3"
colnames(DF)
## [1] "訪員編號" "訪員姓名" "逢甲學生"

6.5.3 長大一張資料框

6.5.3.1 新增一名訪員：rbind

df <- data.frame(訪員編號 = 7, 訪員姓名 = "dd", 逢甲學生 = FALSE) 
DF <- rbind(DF, df)
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生
## 1        2       aa     TRUE
## 2        3       bb    FALSE
## 3        5       cc     TRUE
## 4        7       dd    FALSE

6.5.3.2 屬性走掉了嗎？

sapply(DF, class)
##    訪員編號    訪員姓名    逢甲學生 
##   "numeric" "character"   "logical"

6.5.3.3 新增一個欄位：cbind

`科系` <- c("電子系", "統計系", "中文系", "企管系") 
DF <- cbind(DF, `科系`)
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 4        7       dd    FALSE 企管系

6.5.3.4 屬性走掉了嗎？

class(`科系`)
## [1] "character"
sapply(DF, class)
##    訪員編號    訪員姓名    逢甲學生        科系 
##   "numeric" "character"   "logical" "character"

6.5.3.5 新增一個欄位：$

DF <- DF[,-4]
`科系` <- c("電子系", "統計系", "中文系", "企管系") 
DF$`科系` <- `科系`
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 4        7       dd    FALSE 企管系

6.5.3.6 屬性走掉了嗎？

class(`科系`)
## [1] "character"
sapply(DF, class)
##    訪員編號    訪員姓名    逢甲學生        科系 
##   "numeric" "character"   "logical" "character"

6.5.4 抓取一張資料框

6.5.4.1 前頭部分

head(DF)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 4        7       dd    FALSE 企管系
head(DF, 1)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
head(DF, 2)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
head(DF, 3)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 3        5       cc     TRUE 中文系

6.5.4.2 尾巴部分

tail(DF)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 4        7       dd    FALSE 企管系
tail(DF, 1)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 4        7       dd    FALSE 企管系
tail(DF, 2)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 4        7       dd    FALSE 企管系
tail(DF, 3)
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 4        7       dd    FALSE 企管系

6.5.4.3 取出一個欄位

6.5.4.3.1 取出第一個欄位的向量
DF[[1]]
## [1] 2 3 5 7
6.5.4.3.2 取出第一個欄位的資料框
DF[1]
##   訪員編號
## 1        2
## 2        3
## 3        5
## 4        7
6.5.4.3.3 取出訪員編號這一個欄位的向量
DF[["訪員編號"]]
## [1] 2 3 5 7
DF$訪員編號
## [1] 2 3 5 7
6.5.4.3.4 取出訪員編號這一個欄位的資料框
DF["訪員編號"]
##   訪員編號
## 1        2
## 2        3
## 3        5
## 4        7
DF[, "訪員編號", drop = FALSE]
##   訪員編號
## 1        2
## 2        3
## 3        5
## 4        7

6.5.4.4 取出數個欄位

DF[1:2]
##   訪員編號 訪員姓名
## 1        2       aa
## 2        3       bb
## 3        5       cc
## 4        7       dd
DF[c("訪員編號", "訪員姓名")]
##   訪員編號 訪員姓名
## 1        2       aa
## 2        3       bb
## 3        5       cc
## 4        7       dd

6.5.4.5 取出觀察值

6.5.4.5.1 用整數抓
DF[1,]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
DF[1:2,]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
DF[c(1,2),]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
DF[c(1,3),]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
6.5.4.5.2 用名字抓
DF["1",]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
DF[c("1","2"),]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
DF[c("1","3"),]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
6.5.4.5.3 用條件式抓
DF[DF$`逢甲學生`,]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
DF[!DF$`逢甲學生`,]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 4        7       dd    FALSE 企管系
DF[DF$`科系` == "中文系",]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
DF[!DF$`逢甲學生` & DF$`科系` == "企管系",]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 4        7       dd    FALSE 企管系

6.5.4.6 抓部分觀察值的小資料框

DF[c(2,4),c(2,3)]
##   訪員姓名 逢甲學生
## 2       bb    FALSE
## 4       dd    FALSE
6.5.4.6.1 計算思維練習題：至少使用其他方式30種取出上述這一張部分資料框。

6.5.5 重排一張資料框

6.5.5.1 重排觀察值

DF[order(DF$`逢甲學生`),]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 4        7       dd    FALSE 企管系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
DF[order(DF$`逢甲學生`, decreasing = TRUE),]
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系
## 1        2       aa     TRUE 電子系
## 3        5       cc     TRUE 中文系
## 2        3       bb    FALSE 統計系
## 4        7       dd    FALSE 企管系

6.5.5.2 重排欄位

DF <- DF[,c("訪員編號","訪員姓名","科系","逢甲學生")]
DF
##   訪員編號 訪員姓名   科系 逢甲學生
## 1        2       aa 電子系     TRUE
## 2        3       bb 統計系    FALSE
## 3        5       cc 中文系     TRUE
## 4        7       dd 企管系    FALSE
DF[order(DF$`逢甲學生`),]
##   訪員編號 訪員姓名   科系 逢甲學生
## 2        3       bb 統計系    FALSE
## 4        7       dd 企管系    FALSE
## 1        2       aa 電子系     TRUE
## 3        5       cc 中文系     TRUE
DF[order(DF$`逢甲學生`, decreasing = TRUE),]
##   訪員編號 訪員姓名   科系 逢甲學生
## 1        2       aa 電子系     TRUE
## 3        5       cc 中文系     TRUE
## 2        3       bb 統計系    FALSE
## 4        7       dd 企管系    FALSE

6.5.6 回顧

6.5.6.1 再看一次設定空白資料框

DF <- data.frame(C1 = numeric(0), 
                 C2 = character(0), 
                 C3 = logical(0))
sapply(DF, class)
##          C1          C2          C3 
##   "numeric" "character"   "logical"
DF <- data.frame(C1 = numeric(0), 
                 C2 = character(0), 
                 C3 = logical(0),
                 stringsAsFactors = FALSE)
sapply(DF, class)
##          C1          C2          C3 
##   "numeric" "character"   "logical"

6.5.6.2 再看一次製作一張資料框

n <- c(2, 3, 5)
s <- c("aa", "bb", "cc") 
b <- c(TRUE, FALSE, TRUE) 

DF <- data.frame(訪員編號 = n, stringsAsFactors = FALSE)
DF$`訪員姓名` <- s
DF$`逢甲學生` <- b
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生
## 1        2       aa     TRUE
## 2        3       bb    FALSE
## 3        5       cc     TRUE
df <- data.frame(訪員編號 = 7, 訪員姓名 = "dd", 逢甲學生 = FALSE) 
DF <- rbind(DF, df)
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生
## 1        2       aa     TRUE
## 2        3       bb    FALSE
## 3        5       cc     TRUE
## 4        7       dd    FALSE
`科系` <- c("電子系", "統計系", "中文系", "企管系")
DF$`科系` <- `科系`
DF$`戶籍地` <- c("台北市", "台中市", "嘉義縣", "高雄市")
DF
##   訪員編號 訪員姓名 逢甲學生   科系 戶籍地
## 1        2       aa     TRUE 電子系 台北市
## 2        3       bb    FALSE 統計系 台中市
## 3        5       cc     TRUE 中文系 嘉義縣
## 4        7       dd    FALSE 企管系 高雄市
DF <- DF[order(DF$`逢甲學生`, decreasing = TRUE),c("訪員編號","訪員姓名","科系","逢甲學生")]
rownames(DF) <- 1:dim(DF)[1]
DF
##   訪員編號 訪員姓名   科系 逢甲學生
## 1        2       aa 電子系     TRUE
## 2        5       cc 中文系     TRUE
## 3        3       bb 統計系    FALSE
## 4        7       dd 企管系    FALSE
sapply(DF, class)
##    訪員編號    訪員姓名        科系    逢甲學生 
##   "numeric" "character" "character"   "logical"

6.6 如果不想要一次一個範例，…

6.6.1 準備示範例子與範例程式碼需要的資料結構

6.6.1.1 第一個：放置示範例子的譜

  1. 先準備一個空的「譜(list)」
EXs <- list()
  1. 把各個向量放入「譜(list)」裡
EXs[[1]] <- 0
EXs[[2]] <- 0:9
EXs[[3]] <- seq(0L,9L,1L)
EXs[[4]] <- seq(0,9,1)
EXs[[5]] <- seq(0,1,0.1)
EXs[[6]] <- "a"
EXs[[7]] <- c("a", "b")
EXs[[8]] <- c("a", "b", "c")
EXs[[9]] <- c(TRUE, FALSE, TRUE)
EXs[[10]] <- factor(c("贊成", "沒意見", "不贊成"))
  1. 呼叫「EXs」並且檢查是否正確
EXs
## [[1]]
## [1] 0
## 
## [[2]]
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## [[3]]
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## [[4]]
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## [[5]]
##  [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
## 
## [[6]]
## [1] "a"
## 
## [[7]]
## [1] "a" "b"
## 
## [[8]]
## [1] "a" "b" "c"
## 
## [[9]]
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
## 
## [[10]]
## [1] 贊成   沒意見 不贊成
## Levels: 不贊成 沒意見 贊成

接下來

6.6.1.2 第二個：放置示範例子各種輸出結果的譜

Results <- list()
Results
## list()

6.6.2 這是向量嗎(is.vector)？

  1. 執行is.vector
for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- is.vector(EXs[[i]])
}
  1. 顯示執行結果
Results
## [[1]]
## [1] TRUE
## 
## [[2]]
## [1] TRUE
## 
## [[3]]
## [1] TRUE
## 
## [[4]]
## [1] TRUE
## 
## [[5]]
## [1] TRUE
## 
## [[6]]
## [1] TRUE
## 
## [[7]]
## [1] TRUE
## 
## [[8]]
## [1] TRUE
## 
## [[9]]
## [1] TRUE
## 
## [[10]]
## [1] FALSE

雖然同樣用「譜(list)」，看起來「直接又了當」，但是顯示結果之後，我們會發現不必要這麼做，原因是答案、輸出檢查的結果不是「TRUE」就是「FALSE」，只有一個字，沒有長度各個不同的誘因，所以我們想重新設計「置放輸出結果的資料結構」。

6.6.3 再一次設計放置示範例子各種輸出結果的資料結構

這一次，我們也想「超前部署」，把結果放在某一張「表(data.frame)」裏。請先看以下動作的變化：

  1. 強迫「譜」變成「表」
as.data.frame(Results)
##   TRUE. TRUE..1 TRUE..2 TRUE..3 TRUE..4 TRUE..5 TRUE..6 TRUE..7 TRUE..8 FALSE.
## 1  TRUE    TRUE    TRUE    TRUE    TRUE    TRUE    TRUE    TRUE    TRUE  FALSE
  1. 給這一張「表」一個名字
Report <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report) <- paste0("EX", 1:10) # 加欄位名稱(colnames)。
# 加列名稱(rownames)，實際上作者加的是「動作名稱」，用以清楚表達「誰」擁有從左而右一整列的那些答案。
rownames(Report) <- "is.vector"
  1. 呼叫「Report」並且檢查是否正確
Report
##            EX1  EX2  EX3  EX4  EX5  EX6  EX7  EX8  EX9  EX10
## is.vector TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE

作者認為這是一張可以被接受的報表。

6.6.4 繼續檢查是否為各種屬性的向量？

6.6.4.1 這是整數向量嗎？

  1. 執行is.integer
for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- is.integer(EXs[[i]])
}
  1. 給一張中間過程的「表」置放執行結果
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "is.integer"
  1. 往下併表並且呼叫「Report」檢查是否正確
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##              EX1  EX2  EX3   EX4   EX5   EX6   EX7   EX8   EX9  EX10
## is.vector   TRUE TRUE TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
## is.integer FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

6.6.4.2 這是實數向量嗎？

同樣的動作、同樣的過程，我們把上述各個步驟的程式碼收集在一起，請讀者諸君不厭其煩繼續看下去，邊看邊回想每一句話的用意跟企圖。以下是加上執行is.numeric的新報表：

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- is.numeric(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "is.numeric"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##              EX1  EX2  EX3   EX4   EX5   EX6   EX7   EX8   EX9  EX10
## is.vector   TRUE TRUE TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
## is.integer FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.numeric  TRUE TRUE TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

6.6.4.3 這是文字向量嗎？

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- is.character(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "is.character"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##                EX1   EX2   EX3   EX4   EX5   EX6   EX7   EX8   EX9  EX10
## is.vector     TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
## is.integer   FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.numeric    TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.character FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

6.6.4.4 這是factor向量嗎？

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- is.factor(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "is.factor"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##                EX1   EX2   EX3   EX4   EX5   EX6   EX7   EX8   EX9  EX10
## is.vector     TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
## is.integer   FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.numeric    TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.character FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
## is.factor    FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE

6.6.4.5 這是邏輯向量嗎？

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- is.logical(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "is.logical"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##                EX1   EX2   EX3   EX4   EX5   EX6   EX7   EX8   EX9  EX10
## is.vector     TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
## is.integer   FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.numeric    TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.character FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
## is.factor    FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
## is.logical   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE

6.6.4.6 再一次修飾報表的可讀性

一開始，我們只是把示範例子放在「譜(list)」裡面，並沒有為每一道例子取一個名字。我們先彌補這一項缺失：

EXs
## [[1]]
## [1] 0
## 
## [[2]]
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## [[3]]
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## [[4]]
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## [[5]]
##  [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
## 
## [[6]]
## [1] "a"
## 
## [[7]]
## [1] "a" "b"
## 
## [[8]]
## [1] "a" "b" "c"
## 
## [[9]]
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
## 
## [[10]]
## [1] 贊成   沒意見 不贊成
## Levels: 不贊成 沒意見 贊成
names(EXs)[1] <- paste0("EX1 = c(", '0', ")")
names(EXs)[2] <- paste0("EX2 = c(", '0:9', ")")
names(EXs)[3] <- paste0("EX3 = c(", 'seq(0L,9L,1L)', ")")
names(EXs)[4] <- paste0("EX4 = c(", 'seq(0,9,1)', ")")
names(EXs)[5] <- paste0("EX5 = c(", 'seq(0,1,0.1)', ")")
names(EXs)[6] <- paste0("EX6 = c(", '"a"', ")")
names(EXs)[7] <- paste0("EX7 = c(", '"a", "b"', ")")
names(EXs)[8] <- paste0("EX8 = c(", '"a", "b", "c"', ")")
names(EXs)[9] <- paste0("EX9 = c(", 'TRUE, FALSE, TRUE', ")")
names(EXs)[10] <- paste0("EX10 = ", 'factor(c("贊成", "沒意見", "不贊成"))')
EXs
## $`EX1 = c(0)`
## [1] 0
## 
## $`EX2 = c(0:9)`
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## $`EX3 = c(seq(0L,9L,1L))`
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## $`EX4 = c(seq(0,9,1))`
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## $`EX5 = c(seq(0,1,0.1))`
##  [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
## 
## $`EX6 = c("a")`
## [1] "a"
## 
## $`EX7 = c("a", "b")`
## [1] "a" "b"
## 
## $`EX8 = c("a", "b", "c")`
## [1] "a" "b" "c"
## 
## $`EX9 = c(TRUE, FALSE, TRUE)`
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
## 
## $`EX10 = factor(c("贊成", "沒意見", "不贊成"))`
## [1] 贊成   沒意見 不贊成
## Levels: 不贊成 沒意見 贊成

成功之後，呼叫我們設計的這兩個資料結構交互閱讀、比對，讓我們瞭解每一道例子的屬性：

Report
##                EX1   EX2   EX3   EX4   EX5   EX6   EX7   EX8   EX9  EX10
## is.vector     TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
## is.integer   FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.numeric    TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## is.character FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
## is.factor    FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
## is.logical   FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
EXs
## $`EX1 = c(0)`
## [1] 0
## 
## $`EX2 = c(0:9)`
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## $`EX3 = c(seq(0L,9L,1L))`
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## $`EX4 = c(seq(0,9,1))`
##  [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
## 
## $`EX5 = c(seq(0,1,0.1))`
##  [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
## 
## $`EX6 = c("a")`
## [1] "a"
## 
## $`EX7 = c("a", "b")`
## [1] "a" "b"
## 
## $`EX8 = c("a", "b", "c")`
## [1] "a" "b" "c"
## 
## $`EX9 = c(TRUE, FALSE, TRUE)`
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
## 
## $`EX10 = factor(c("贊成", "沒意見", "不贊成"))`
## [1] 贊成   沒意見 不贊成
## Levels: 不贊成 沒意見 贊成

為了提高結果報表「Report」的可讀性，作者餵了以下這一句話給「Google搜尋引擎」：

how to use color to display a logical matrix in r

發現R有這麼一個套件，plot.matrix出現在第一項搜尋結果。點進去，往下閱讀幾行之後就發現，它可以幫忙。請看原始網頁：

knitr::include_url("https://cran.r-project.org/web/packages/plot.matrix/vignettes/plot.matrix.html")

根據上述網頁的建議，作者寫了以下這一段：

請記得事前要先安裝plot.matrix。

library(plot.matrix)
plot(Report)

這是一張美圖，雖然一下子無法理解。當然，跟上述網站示意的範例，很明顯，作者哪裏錯了！對照一下，作者的程式碼跟網站的示範碼之後，作者再試一次：

  1. 又再一次「超前部署」，把「表」變成「矩陣(matrix)」，as.matrix，因為套件的名字是plot.matrix，翻譯成中文就是「畫矩陣」。只接受「矩陣(matrix)」。
  2. 改了顏色的預設值，從「heat」變成「topo.colors」。
  3. 把放在圖右邊的「key」拿掉。「key」主要是告訴我們哪個顏色代表「FALSE」，哪個顏色代表「TRUE」。
library(plot.matrix)
Report <- as.matrix(Report)
plot(Report, col = topo.colors, key = NULL)

如果讀者諸君還不滿意，請持續關注上述網站，持續修改作者提供的參考碼。

值得關注的一項結果：factor(c("贊成", "沒意見", "不贊成"))並不是「向量」。「它」到底是什麼呢？

6.6.5 檢查向量的其他屬性

6.6.5.1 向量的長度

「長度」會清楚說明向量內有幾個元素？

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- length(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "length"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##              EX1 EX2 EX3 EX4 EX5 EX6 EX7 EX8 EX9 EX10
## is.vector      1   1   1   1   1   1   1   1   1    0
## is.integer     0   1   1   0   0   0   0   0   0    0
## is.numeric     1   1   1   1   1   0   0   0   0    0
## is.character   0   0   0   0   0   1   1   1   0    0
## is.factor      0   0   0   0   0   0   0   0   0    1
## is.logical     0   0   0   0   0   0   0   0   1    0
## length         1  10  10  10  11   1   2   3   3    3

6.6.5.2 class

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- class(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "class"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##                  EX1     EX2     EX3     EX4     EX5       EX6       EX7
## is.vector          1       1       1       1       1         1         1
## is.integer         0       1       1       0       0         0         0
## is.numeric         1       1       1       1       1         0         0
## is.character       0       0       0       0       0         1         1
## is.factor          0       0       0       0       0         0         0
## is.logical         0       0       0       0       0         0         0
## length             1      10      10      10      11         1         2
## class        numeric integer integer numeric numeric character character
##                    EX8     EX9   EX10
## is.vector            1       1      0
## is.integer           0       0      0
## is.numeric           0       0      0
## is.character         1       0      0
## is.factor            0       0      1
## is.logical           0       1      0
## length               3       3      3
## class        character logical factor

6.6.5.3 typeof

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- typeof(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "typeof"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##                  EX1     EX2     EX3     EX4     EX5       EX6       EX7
## is.vector          1       1       1       1       1         1         1
## is.integer         0       1       1       0       0         0         0
## is.numeric         1       1       1       1       1         0         0
## is.character       0       0       0       0       0         1         1
## is.factor          0       0       0       0       0         0         0
## is.logical         0       0       0       0       0         0         0
## length             1      10      10      10      11         1         2
## class        numeric integer integer numeric numeric character character
## typeof        double integer integer  double  double character character
##                    EX8     EX9    EX10
## is.vector            1       1       0
## is.integer           0       0       0
## is.numeric           0       0       0
## is.character         1       0       0
## is.factor            0       0       1
## is.logical           0       1       0
## length               3       3       3
## class        character logical  factor
## typeof       character logical integer

6.6.5.4 mode

for (i in 1:10) {
  Results[[i]] <- mode(EXs[[i]])
}
Report0 <- as.data.frame(Results, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(Report0) <- paste0("EX", 1:10)
rownames(Report0) <- "mode"
Report <- rbind(Report, Report0)
Report
##                  EX1     EX2     EX3     EX4     EX5       EX6       EX7
## is.vector          1       1       1       1       1         1         1
## is.integer         0       1       1       0       0         0         0
## is.numeric         1       1       1       1       1         0         0
## is.character       0       0       0       0       0         1         1
## is.factor          0       0       0       0       0         0         0
## is.logical         0       0       0       0       0         0         0
## length             1      10      10      10      11         1         2
## class        numeric integer integer numeric numeric character character
## typeof        double integer integer  double  double character character
## mode         numeric numeric numeric numeric numeric character character
##                    EX8     EX9    EX10
## is.vector            1       1       0
## is.integer           0       0       0
## is.numeric           0       0       0
## is.character         1       0       0
## is.factor            0       0       1
## is.logical           0       1       0
## length               3       3       3
## class        character logical  factor
## typeof       character logical integer
## mode         character logical numeric

6.6.6 互換屬性

向量的內容物是可以變來變去的，或許變過一輪之後，不一定回到原來的樣子，但是請大家記得「萬事萬物都是文字」！為了示範互換的機制與結果，我們再一次設計需要的資料結構：

  1. 把示範例子放在「譜(list)」裡。
EXs <- list()
EXs[[1]] <- c(0L, 2L, 3L)
EXs[[2]] <- c(0, 2, 3)
EXs[[3]] <- c("aa", "bb", "cc")
EXs[[4]] <- factor(c("贊成", "沒意見", "不贊成"))
EXs[[5]] <- c(TRUE, FALSE, TRUE)
EXs
## [[1]]
## [1] 0 2 3
## 
## [[2]]
## [1] 0 2 3
## 
## [[3]]
## [1] "aa" "bb" "cc"
## 
## [[4]]
## [1] 贊成   沒意見 不贊成
## Levels: 不贊成 沒意見 贊成
## 
## [[5]]
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
  1. 設計存放結果的「譜(list)」。
Results <- list()
Results
## list()
  1. 先設計輸出畫面的長相，然後開始進行各種「強迫(as.)」
for (i in 1:5) {
  print(paste0("第", i, "次互換，從c(", paste0(EXs[[i]],collapse = ","), ")變成..."))
  Results[[1]] <- as.integer(EXs[[i]])
  Results[[2]] <- as.numeric(EXs[[i]])
  Results[[3]] <- as.character(EXs[[i]])
  Results[[4]] <- as.factor(EXs[[i]])
  Results[[5]] <- as.logical(EXs[[i]])
  names(Results) <- c("整數向量","實數向量","文字向量","factor向量","邏輯向量")
  print(Results)
  print(paste0(rep("*", 38), collapse = ""))
}
## [1] "第1次互換，從c(0,2,3)變成..."
## $整數向量
## [1] 0 2 3
## 
## $實數向量
## [1] 0 2 3
## 
## $文字向量
## [1] "0" "2" "3"
## 
## $factor向量
## [1] 0 2 3
## Levels: 0 2 3
## 
## $邏輯向量
## [1] FALSE  TRUE  TRUE
## 
## [1] "**************************************"
## [1] "第2次互換，從c(0,2,3)變成..."
## $整數向量
## [1] 0 2 3
## 
## $實數向量
## [1] 0 2 3
## 
## $文字向量
## [1] "0" "2" "3"
## 
## $factor向量
## [1] 0 2 3
## Levels: 0 2 3
## 
## $邏輯向量
## [1] FALSE  TRUE  TRUE
## 
## [1] "**************************************"
## [1] "第3次互換，從c(aa,bb,cc)變成..."
## $整數向量
## [1] NA NA NA
## 
## $實數向量
## [1] NA NA NA
## 
## $文字向量
## [1] "aa" "bb" "cc"
## 
## $factor向量
## [1] aa bb cc
## Levels: aa bb cc
## 
## $邏輯向量
## [1] NA NA NA
## 
## [1] "**************************************"
## [1] "第4次互換，從c(贊成,沒意見,不贊成)變成..."
## $整數向量
## [1] 3 2 1
## 
## $實數向量
## [1] 3 2 1
## 
## $文字向量
## [1] "贊成"   "沒意見" "不贊成"
## 
## $factor向量
## [1] 贊成   沒意見 不贊成
## Levels: 不贊成 沒意見 贊成
## 
## $邏輯向量
## [1] NA NA NA
## 
## [1] "**************************************"
## [1] "第5次互換，從c(TRUE,FALSE,TRUE)變成..."
## $整數向量
## [1] 1 0 1
## 
## $實數向量
## [1] 1 0 1
## 
## $文字向量
## [1] "TRUE"  "FALSE" "TRUE" 
## 
## $factor向量
## [1] TRUE  FALSE TRUE 
## Levels: FALSE TRUE
## 
## $邏輯向量
## [1]  TRUE FALSE  TRUE
## 
## [1] "**************************************"

成功！雖然輸出畫面還有待改善！

6.6.7 屬性強度：整數？實數？文字？factor？還是邏輯？

記住這句話，「萬事萬物都是文字」。讓我們測試一下，表面上各種屬性混雜的向量，打進去R之後，會以什麼樣的屬性被R存下來？

  1. 先設計例子，以及存放例子的「譜(list)」。
EXs <- list()
EXs[[1]] <- c(11L, 22)
EXs[[2]] <- c(11L, 22, "33")
EXs[[3]] <- c(11L, 22, "33", TRUE, FALSE)
EXs
## [[1]]
## [1] 11 22
## 
## [[2]]
## [1] "11" "22" "33"
## 
## [[3]]
## [1] "11"    "22"    "33"    "TRUE"  "FALSE"
  1. 設計存放測試結果的「表」。
Results <- data.frame()
Results
## 資料框沒有行但有 0 列
  1. 執行屬性測試並且紀錄在表裡。加了「欄位名(colnames)」跟「列名稱(rownames)」。
for (i in 1:3) {
  x <- list()
  x[[1]] <- is.vector(EXs[[i]])
  x[[2]] <- is.integer(EXs[[i]])
  x[[3]] <- is.numeric(EXs[[i]])
  x[[4]] <- is.character(EXs[[i]])
  x[[5]] <- is.factor(EXs[[i]])
  x[[6]] <- is.logical(EXs[[i]])
  x <- as.data.frame(x)
  colnames(x)<-c("is.vector",
                 "is.integer",
                 "is.numeric",
                 "is.character",
                 "is.factor",
                 "is.logical")
  Results <- rbind(Results, x)
}
rownames(Results)[1] <- 'c(11L, 22)'
rownames(Results)[2] <- 'c(11L, 22, "33")'
rownames(Results)[3] <- 'c(11L, 22, "33", TRUE, FALSE)'
Results
##                               is.vector is.integer is.numeric is.character
## c(11L, 22)                         TRUE      FALSE       TRUE        FALSE
## c(11L, 22, "33")                   TRUE      FALSE      FALSE         TRUE
## c(11L, 22, "33", TRUE, FALSE)      TRUE      FALSE      FALSE         TRUE
##                               is.factor is.logical
## c(11L, 22)                        FALSE      FALSE
## c(11L, 22, "33")                  FALSE      FALSE
## c(11L, 22, "33", TRUE, FALSE)     FALSE      FALSE

接著， 繪製示意圖：

library(plot.matrix)
Report <- as.matrix(Results)
plot(Report, col = topo.colors, key = NULL)