（1）常見的數(shù)據(jù)類型

在R中处窥，常見的數(shù)據(jù)類型一共有5種：
字符型character,
數(shù)值型numeric,
整形integer,
復(fù)數(shù)型complex,
邏輯型logical

常見數(shù)據(jù)類型.png

還需要注意的是铺呵，如果我們直接輸入1,2,3,4...得到的是numeric類型。如果想要輸入integer類型野揪，需要輸入1L,2L,3L,4L...

Inf表示無窮大昵观，-Inf表示無窮小绸罗。
同理1/0表示無窮大，-1/0表示無窮小
如果輸入0/0則會得到Nan這樣的顯示驶兜，Nan表示在計算的時候出現(xiàn)錯誤。
而如果出現(xiàn)Na則表示缺失值远寸。我們可以認(rèn)為Na包含了NaN抄淑。

NaN和Na.png

（2）數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)

在R語言中，常見的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)有以下幾種：
向量驰后，列表肆资，矩陣，數(shù)組倡怎，數(shù)據(jù)框迅耘，因子

1、向量

特點：相同類型监署，序列
如何創(chuàng)建向量颤专？
1、創(chuàng)建初始向量：vector（‘?dāng)?shù)據(jù)類型’钠乏，數(shù)據(jù)個數(shù)）栖秕，例如，我們輸入：x<-vector('numeric',10)晓避，可以得到如下結(jié)果簇捍，可以看到x的類型為數(shù)值型numeric只壳。

vector的用法.png

2、用vector其實等同于直接用數(shù)據(jù)類型后面跟數(shù)據(jù)個數(shù)暑塑，上面的例子其實就可以寫成numeric(10)吼句，運行之后可以得到相同的結(jié)果：

numeric.png

3、如果需要創(chuàng)建的向量是等差為1的等差數(shù)列事格，如1到20的數(shù)列惕艳，我們可以直接寫成：
1:20

1至20的等差數(shù)列.png

4、更多情況下驹愚，我們用c()函數(shù)用來創(chuàng)建向量远搪，把數(shù)據(jù)對象連結(jié)在一起(concatenate)
例如：
c(1,2)

c(1,2).png

如上圖可見，這里的數(shù)據(jù)類型class顯示的是“numeric”逢捺，說明c(1,2)生成的向量里面的數(shù)據(jù)類型是數(shù)值型谁鳍，而非整形integer。如果想要得到整形的向量劫瞳，我們需要輸入：
c(1L,2L)

c(1L,2L).png

如果輸入c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE)倘潜，得到邏輯型向量

c(TRUE，F(xiàn)ALSE).png

如果輸入c('初中','高中','大學(xué)')柠新，得到文本型向量

c(字符).png

注意
就像我們之前提到的窍荧，向量里面必須得是相同類型的數(shù)據(jù)。如果在創(chuàng)建向量的時候恨憎，輸入了不同類型的數(shù)據(jù)蕊退，R會強制將不同類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相同的數(shù)據(jù)類型。
例如憔恳，輸入c(1.7,'a')瓤荔，最后生成的結(jié)果如圖，1.7被轉(zhuǎn)成了字符型钥组，我們也可以從class里面看到類型是字符型character输硝。

強制轉(zhuǎn)換1.png

輸入c(T,2)，最后生成的結(jié)果如圖程梦，T由邏輯型轉(zhuǎn)成了數(shù)值型点把。

強制轉(zhuǎn)換2.png

輸入c("a",T),得到的結(jié)果如圖所示，T由邏輯型轉(zhuǎn)成了字符型屿附。

強制轉(zhuǎn)換3.png

上面提到的這幾種轉(zhuǎn)換郎逃，通常都是R強制地悄悄地執(zhí)行的。如果我們自己想要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型挺份，則應(yīng)該應(yīng)用：
as.numeric/logical/character/complex(向量名)來進(jìn)行轉(zhuǎn)換褒翰。

2、列表

特點：列表和向量相同的地方在于，二者都是序列优训；不同的地方在于朵你，列表是由不同類型的對象組成的，而向量則由同樣類型的數(shù)據(jù)組成揣非。
寫作：list(name1=object1,name2=object2,…)
例如：輸入x<-list(1,'a',T,b=c(1+4i,2-3i))抡医，我們可以明顯看到list()里面的每個部分類型都不同（數(shù)值，字符妆兑，邏輯值魂拦，向量），輸出結(jié)果如圖：

list輸出結(jié)果.png

3搁嗓、矩陣

是一類特殊向量,維度屬性。
matrix(數(shù)據(jù), nrow = 幾行, ncol = 幾列, byrow = FALSE/T是否按行排列, dimnames = list(c(行名)箱靴，c(列名)))
斜體的部分表示可以不寫腺逛。
例如，我們想要輸入1-8衡怀，2行棍矛，4列，按照行排列抛杨，行名為張三够委、王五，列名為吃喝玩樂怖现∽旅保可以得到如下圖：
matrix(1:8,2,4,byrow=T,dimnames = list(c('張三','王五'),c('吃','喝','玩','樂')))

矩陣.png

矩陣還有另外一種方法可以創(chuàng)建，用cbind() rbind()創(chuàng)建
例如有x,y兩個向量屈嗤。cbind()是按照列來連接xy(x一列潘拨，y一列);rbind是按照行連接xy（x一行，y一行）
注意：如果用rbind（）來合并矩陣或者向量或者表格饶号，必須要求二者列名一致

cbind&rbind.png

矩陣還有另外一種方法可以創(chuàng)建铁追，創(chuàng)建一個向量，而后添加維度

通過對向量添加維度來創(chuàng)建矩陣.png

t()表示矩陣的轉(zhuǎn)置

4茫船、數(shù)組

array琅束，和matrix最大的區(qū)別在于array的維度更多，有三個維度算谈。
我們可以理解為matrix有行涩禀、列兩個維度；但是array多了一個面板維度（分成幾塊）濒生。
array(數(shù)據(jù),dim=c(幾行,幾列,幾塊),dimnames = list(c(行名),c(列名),c(板塊名)))
例如：
array(1:12,dim=c(2,3,2),dimnames=list(c('從前','現(xiàn)在'),c('衣','食','行'),c('北京','上海')))
得到如下結(jié)果：

array.png

5埋泵、數(shù)據(jù)框

數(shù)據(jù)框是R的一個重要數(shù)據(jù)類型,用來存儲表格數(shù)據(jù)。可認(rèn)為是特殊類型的列表,列表中每個元素(每類)都有同樣的長度丽声。每一列可以是不同的類型(矩陣是相同的)礁蔗。可以通過調(diào)用data.matrix()將數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)化為矩陣雁社。
數(shù)據(jù)框很像我們在使用SQL的時候來定義表格之后浴井，給表格中的各列賦值的情況。
data.frame(列1=向量,列2=向量)
例如：data.frame(foo=1:4,bar=c(T,T,F,F))

數(shù)據(jù)框.png

nrow(x)----x有幾行
ncol(x)----x有幾列

6霉撵、因子（factor磺浙，gl）

特點：用于創(chuàng)建分類數(shù)據(jù),兩種類型:有序/無序。
可以寫成這樣的形式：
factor(c("第一類","第二類","第三類",...),levels=c("第一類","第二類","第三類"),ordered = T)
ordered默認(rèn)為F徒坡。
例如：factor(c("小學(xué)","初中","高中","小學(xué)"),levels=c("小學(xué)","初中","高中"),ordered = T)
得到如下結(jié)果：

因子.png

我們?nèi)绻粚evel進(jìn)行定義撕氧，出現(xiàn)如下結(jié)果：
此時雖然有比較，但是初中<高中<小學(xué)喇完，這樣的結(jié)果是根據(jù)字母發(fā)音排序的結(jié)果伦泥，或許并不是我們想要的，所以如果我們對排序有要求锦溪，還是要對levels進(jìn)行定義不脯。levels=c("第一類","第二類","第三類")，理解為
"第一類"<"第二類"<"第三類"

未對Levels定義.png

我們?nèi)绻粚rdered進(jìn)行定義刻诊，出現(xiàn)如下結(jié)果：
此時為無序數(shù)據(jù)防楷，無比較。

未定義Ordered.png

我們還有另外一種方法來定義因子：gl
gl(有幾類, 循環(huán)幾次, labels = c("第一類名稱", "第二類名稱"),ordered=T)

例如：gl(2,4)则涯，表示有兩個變量（2）复局，每一個循環(huán)4次

gl.png

例如：gl(2, 8, labels = c("女", "男"),ordered=T)，表示有兩個變量是整，各循環(huán)8次肖揣，這兩個變量分別表示為“女”和“男”，排序浮入。
注意龙优，這里和上一個例子一樣，本來應(yīng)該是給出兩個變量用1和2表示事秀，labels相當(dāng)于給1和2加了“女”和“男”的標(biāo)簽彤断。所以排序之后顯示“女”<“男”，其背后真實的情況是1<2 易迹。

gl2.png

例如： gl(2, 8, labels = c("女", "男"),ordered=T,length=32)宰衙，在以上的基礎(chǔ)上，規(guī)定一共有32個對象

gl3.png

結(jié)語

通過我們以上的論述睹欲，我們知道了5種數(shù)據(jù)類型和幾種常見的對象形態(tài)供炼。
這些是R中非骋晃荩基礎(chǔ)但是十分重要的內(nèi)容，需要多看幾遍才能記得更清楚袋哼。

R對象總結(jié).png