# 创建data.frame

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”))

# 修改行名称

row.names(student)<-student$ID

# 访问元素

student[3,"ID"]<-34

比如访问第一行:

student[1,]

访问第二列：

student[,2]

使用列的Index或者列名可以选取要访问的哪些列。比如要ID和Name，那么代码为：

idname<-student[1:2]

或者是

idname<-student[c("ID","Name”)]

如果是只访问某一列，返回的是Vector类型的，那么可以使用[[或者$来访问。比如我们要所有student的Name，代码为：

name<-student[[2]] 或者name<-student[[“Name”]] 或者name<-student$Name

使用attach和detach函数可以使得访问列时不需要总是跟着变量名在前面。

比如要打印所有Name，那么可以写成：

attach(student)
print(Name)
detach(student)

还可以换一种简洁一点的写法就是用with函数：

with(student,{
n<-Name
print(n)
})

这里的n作用域只在大括号内，如果想在with函数中对全局的变量进行赋值，那么需要使用<<-这样一个运算符。

#修改列

student$Name<-as.character(student$Name)
student$Birthdate<-as.Date(student$Birthdate)

下面我们再运行str(student)看看修改后的结果：

'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

对于以及存在的student对象，我们希望增加Age列，该列是根据Birthdate算出来的。首先需要知道怎么算年龄。我们可以使用日期函数Sys.Date()获得当前的日期，然后使用format函数获得年份，然后用两个年份相减就是年龄。好像R并没有提供几个能用的日期函数，我们只能使用format函数取出年份部分，然后转换为int类型相减。

student$Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(student$Birthdate,"%Y”))

这样写似乎太长了，我们可以用within函数，这个函数和之前提到过的with函数类似，可以省略变量名，不同的地方是within函数可以在其中修改变量，也就是我们这里增加Age列：

student<-within(student,{
Age<-as.integer(format(Sys.Date(),"%Y"))-as.integer(format(Birthdate,"%Y"))
})

查询/子集

查询一个Date Frame，返回一个满足条件的子集，这相当于数据库中的表查询，是非常常见的操作。使用行和列的Index来获取子集是最简单的方法，前面已经提到过。如果我们使用布尔向量，配合which函数，可以实现对行的过滤。比如我们要查询所有Gender为F的数据，那么我们首先对student$Gender==“F”，得到一个布尔向量:FALSE FALSE TRUE,然后使用which函数可以将布尔向量中TRUE的Index返回，所以我们的完整查询语句就是：

student[which(student$Gender=="F"),]

注意这里列Index并没有输入，如果我们只想知道所有女生的年龄，那么可以改为：

student[which(student$Gender=="F"),"Age”]

这样的查询写法还是复杂了点，可以直接使用subset函数，那么查询会简单些，比如我们把查询条件改为年龄<30的女性，查姓名和年龄，那么查询语句为：

subset(student,Gender=="F" & Age<30 ,select=c("Name","Age"))

使用SQL查询Data Frame

对于我这种使用了多年SQL的人来说，如果能够直接写SQL语句对Data Frame进行查询操作，那是多么方便美妙的啊，结果还真有这么一个包：sqldf。

同样是前面的需求，对应的语句就是：

library(sqldf)
result<-sqldf("select Name,Age from student where Gender='F' and Age<30")