> #数据框可以包含不同模式（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，是R中最常处理的数据结构。数据框可以通过函数data.frame()创建:mydata<-data.frame(coll,col2,col3,...)
> #其中的列向量col1、col2、col3等可以为任何类型（如数值型、字符型或者逻辑型）每一列的名称可由函数names指定。实例如下：
> #创建一个数据框
> patientID<-c(1,2,3,4)
> age<-c(25,34,28,52)
> diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
> status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
> patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status)#创建数据框patientdata
> patientdata
patientID age diabetes status
1 1 25 Type1 Poor
2 2 34 Type2 Improved
3 3 28 Type1 Excellent
4 4 52 Type1 Poor
> #每一列数据的模必须唯一，可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。、
> #选取数据框中元素的方式有若干种，可以使用下标记号，也可直接指定列名。实例如下：
> patientdata[1:2]#选取第1、2列数据
patientID age
1 1 25
2 2 34
3 3 28
4 4 52
> patientdata[c("diabetes","status")]
diabetes status
1 Type1 Poor
2 Type2 Improved
3 Type1 Excellent
4 Type1 Poor
> patientdata[2:3,1:2]#选取第2、3行，第1、2列的数据
patientID age
2 2 34
3 3 28
> patientdata$age#记号$用来选取一个给定数据框中的某一特定变量
[1] 25 34 28 52
> #例如，如果想生成糖尿病类型变量diabetes和病情变量status的列联表，可使用如下代码：
> table(patientdata$diabetes,patientdata$status)
Excellent Improved Poor
Type1 1 0 2
Type2 0 1 0
> #每个变量前都键入patientdata$可能会比较麻烦，联合使用函数attach()和detach()或单独使用函数with()可以简化代码。函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。R遇到一个变量名后，将检查搜索路径中的数据框。上述例子也可使用如下代码实现：
> attach(patientdata)
> table(diabetes,status)
> #以数据框mtcars为例
> summary(mtcars$mpg)#获取每加仑行驶英里数(mpg)变量的描述性统计量
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> plot(mtcars$mpg,mtcars$disp)#每加仑行驶英里数(mpg)与发动机排量(disp)的散点图
> plot(mtcars$mpg,mtcars$wt)#每加仑行驶英里数(mpg)与车身重量(wt)的散点图
> #以上代码也可以写成如下形式：
> attach(mtcars)#将数据框mtcars添加到R的搜索路径
> summary(mpg)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> plot(mpg,disp)
> plot(mpg,wt)
> detach(mtcars)#将数据框mtcars从R的搜索路径中移除
> #需要注意的是当数据框被绑定（attach）前，环境中已经存在了相同的变量时该方法便会有很明显的局限性，例如：
> mpg<-c(25,36,47)
> attach(mtcars)
The following object is masked _by_ .GlobalEnv:
mpg
> plot(mpg,wt)
Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) :
'x' and 'y' lengths differ
> mpg
[1] 25 36 47
> #因为这种情况下原始对象获得优先权，因此attach()和detach()最好在分析一个单独的数据框，并且不太可能有多个同名对象时使用，任何情况下都应该当心那些告知某个对象已被屏蔽(masked)的警告
> #而with()函数无需担心名称冲突
> with(mtcars,{print(summary(mpg))})
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> with(mtcars,{print(summary(mpg))
+ plot(mpg,disp)
+ plot(mpg,wt)})
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> #使用with(vector,{})时，花括号{}中的语句都是针对所载入的数据框（上述例子为数据框mtcars）执行，因此无需担心名称冲突，如果仅有一条语句（例如summary(mpg)），那么花括号{}也可以省略。但with()函数也有局限性，即赋值仅在次函数的括号内生效。如下代码：
> with(mtcars,{
+ stats<-summary(mpg)
+ stats})
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> stats
Error: object 'stats' not found
> #那么怎么在with()中创建with()结构以外存在的对象呢，其实，使用特殊赋值符<<-替代标准赋值符<-即可，它可以将对象保存到with()之外的全局环境中。如下代码：
> with(mtcars,{
+ nokeepstats<-summary(mpg)
+ keepstats<<-summary(mpg)
+ nokeepstats
+ keepstats
+ })
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> nokeepstats
Error: object 'nokeepstats' not found
> keepstats
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> with(mtcars,{
+ nokeepstats<-summary(mpg)
+ keepstats<<-summary(mpg)
+ nokeepstats
+ })
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
> with(mtcars,{
+ nokeepstats<-summary(mpg)
+ keepstats<<-summary(mpg)
+ keepstats
+ })
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
来源：https://www.cnblogs.com/caicai2019/p/10445798.html