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R语言基础(一)：注释、变量
R语言基础(二)：常用函数
R语言基础(三)：运算

5.数据类型

5.1 基本数据类型

R语言基本数据类型大致有六种：

整数Integer、浮点数Numeric、文本(字符串)Character、逻辑(布尔)Logical、复合类型Complex、原型Raw

其中整数和浮点数也可以归类为数字类型numeric。数字默认是浮点数double(小数),整数后面加上字母L才是整数。

字符串：单引号或双引号包裹起来，比如：“hello,world”、‘My name is MengLaoShi’

逻辑：也叫布尔型，只有TRUE和FALSE两个值。注意TRUE是布尔型,而’TRUE’是字符串

复合类型表示虚数，虚数单位是i

原型：是以一种二进制形式存储的数据

可以使用typeof()函数查看数据类型

> typeof(TRUE)
[1] "logical"
> typeof(2)  #数字中的浮点型
[1] "double"
> typeof(3L) #整数后面加一个L代表整数类型
[1] "integer"
> typeof(3+2i) #复合类型，虚数
[1] "complex"
> typeof("hello") #字符型
[1] "character"
> charToRaw("a")  #raw类型(原型)
[1] 61

字符串有一些常用的操作，

> a='hi'
> b='R'
> paste(a,b)  #连接字符串，默认空格
[1] "hi R"
> paste(a,b,sep=",")  #指定连接符
[1] "hi,R"
> nchar("Google")  #获取字符串长度
[1] 6
> toupper('a')  #转换大写
[1] "A"
> tolower('a')  #转换小写
[1] "a"
> substring('abcdefg',2,4)  #截取字符串
[1] "bcd"
> format(11.23456789, digits = 5)  #转成字符串，显示n位数，四舍五入
[1] "11.235"
> format(13.7, width = 6)  #转化成长度为6的字符串，左边补空格
[1] "  13.7"

5.2 对象类型【重点】

5.2.1 向量(vector)

R语言中的向量和数学中的向量类似，创建向量使用c()函数

> a=c(1,2)
> b=c(2,4)
> a+b   #向量加法
[1] 3 6 #对应位置的相加
> b[1]  #获取向量中的某个元素，索引从1开始
[1] 2
> a[4]  #索引超出范围
[1] NA

向量有些常用的函数

> a=c(4,8,6,2)
> sort(a) #排序(升序)
[1] 2 4 6 8
> order(a) #返回排序后的索引
[1] 4 1 3 2
> a[order(a)] #通过排序后的索引，拿到有序的向量
[1] 2 4 6 8
> rev(a) #反转原向量
[1] 2 6 8 4

如果生成连续序列的向量，可以使用如下形式：

> a=1:5
> a
[1] 1 2 3 4 5
> a=5:1
> a
[1] 5 4 3 2 1
> sum(a)  #向量中元素求和
[1] 15
> sum(1:5)#向量中元素求和
[1] 15
> mean(a) #向量中元素求平均值
[1] 3
> var(a)  #向量中元素求方差
[1] 2.5
> sd(a)	  #向量中元素求标准差
[1] 1.581139
> min(a)  #向量中元素求最小值
[1] 1
> max(a)  #向量中元素求最大值
[1] 5
> range(a)#向量中元素最大值和最小值(得一个二维向量)
[1] 1 5
> seq(1, 9, 2) #从1到9，方差为2的等差序列
[1] 1 3 5 7 9
> seq(0, 1, length.out=5) #指定0开始，1结束，共生成5个数的等差数列
[1] 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
> rep(0, 4)  #产生重复序列
[1] 0 0 0 0

5.2.2 因子(factor)

因子用于存储不同值的数据，创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。

> color_vector=c('红','黄','红','绿') #向量
> color_factor=factor(color_vector)  #生成因子
> color_factor
[1] 红 黄 红 绿 
Levels: 红 黄 绿   #不重复的

5.2.3 矩阵(matrix)

矩阵是一种二维行列的数据结构。

> m=matrix(c(1,2,3,4,5,6),2,3)  #把一个向量转变成2行3列的矩阵(按列填充)
> m[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6
> m=matrix(c(1,2,3,4,5,6),nrow=2,ncol=3) #把向量转变成2行3列的矩阵，同上
> m[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6
#把向量转变成2行3列的矩阵，先填充行
> m=matrix(c(1,2,3,4,5,6),2,3,byrow=TRUE) 
> m[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
> m=matrix(c(1,2,3,4,5,6),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE) #同上
> m[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
> m[1,2]  #通过坐标(索引)访问第1行第2个元素
[1] 2
> m[2,3]
[1] 6
> colnames(m) = c("x", "y", "z")  #给每一列起别名
> rownames(m) = c("a", "b")   #给每一行起别名
> mx y z
a 1 3 5
b 2 4 6

矩阵运算：

> m1=matrix(c(1:6),2,3)
> m2=matrix(c(5:10),2,3)
> m1[,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6
> m2[,1] [,2] [,3]
[1,]    5    7    9
[2,]    6    8   10
> m1+m2[,1] [,2] [,3]
[1,]    6   10   14
[2,]    8   12   16
> m1*m2    #对应位置元素相乘[,1] [,2] [,3]
[1,]    5   21   45
[2,]   12   32   60
> m3=matrix(c(1:6),3,2)
> m3[,1] [,2]
[1,]    1    4
[2,]    2    5
[3,]    3    6
> m1 %*% m3   #数学中的矩阵相乘[,1] [,2]
[1,]   22   49
[2,]   28   64
> m4=matrix(1:4,2,2) #逆矩阵
> m4[,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
> solve(m4)   #逆矩阵[,1] [,2]
[1,]   -2  1.5
[2,]    1 -0.5[,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
> apply(m4, 1, sum)   #第二个参数为1按行操作，用 sum() 函数
[1] 4 6
> apply(m4, 2, sum)   #第二个参数为2按列操作
[1] 3 7

5.2.4 数组(array)

数组是一个多维结构，存储同一种类型的数据集合。向量可以看做一维数组，矩阵是二维数组。创建数组使用array()函数，参数是一个向量，默认是一维数组。

> a=array(1:5)  #一维数组
> a
[1] 1 2 3 4 5
> b=array(1:5,dim=c(3,4,2)) #每个矩阵3行4列，共2个矩阵(元素循环填充)
> b
, , 1[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    2    5
[2,]    2    5    3    1
[3,]    3    1    4    2, , 2[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    3    1    4    2
[2,]    4    2    5    3
[3,]    5    3    1    4
> b[3,2,1]  #第1个矩阵的第2列第3行的元素
[1] 1
> b[3,,1]   #第1个矩阵的第3行
[1] 3 1 4 2
> b[,3,1]   #第1个矩阵的第3列
[1] 2 3 4
> matrix1=b[,,1]  #取出第一个矩阵
> matrix1[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    2    5
[2,]    2    5    3    1
[3,]    3    1    4    2

5.2.5 列表(list)

列表可以存放不同类型的数据，可以是数字、字符串、向量、另一个列表、矩阵、数组等

> alist <- list("Hello",  c(11,22,33), TRUE, 1:5, 119.1, array(5:10),matrix(1:6,nrow=2,ncol=3))
> alist
[[1]]
[1] "Hello"[[2]]
[1] 11 22 33[[3]]
[1] TRUE[[4]]
[1] 1 2 3 4 5[[5]]
[1] 119.1[[6]]
[1]  5  6  7  8  9 10[[7]][,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6
> alist[1]  #访问列表元素
[[1]]
[1] "Hello"
> blist=list(3:4)  #将两个list合并
> clist=c(alist,blist)
> unlist(alist)   #列表转换为向量[1] "Hello" "11"    "22"    "33"    "TRUE"  "1"     "2"     "3"     "4"     "5"     "119.1" "5"     "6"     "7"     "8"     "9"     "10"    "1"     "2"     "3"     "4"     "5"     "6"   

5.2.6 数据框(data frame)

数据框(有的也叫数据帧)是特殊的二维表结构，有行列，每一列长度要一致，同一列的元素数据类型要相同(不同列可以不同)，每一列都有唯一列名。

> table = data.frame(
+     姓名 = c("张三", "李四"),
+     工号 = c("001","002"),
+     月薪 = c(1000, 2000)
+ )
> table姓名 工号 月薪
1 张三  001 1000
2 李四  002 2000
> str(table)  #查看信息
'data.frame':   2 obs. of  3 variables:$ 姓名: chr  "张三" "李四"$ 工号: chr  "001" "002"$ 月薪: num  1000 2000
> names(table) #查看列名
[1] "姓名" "工号" "月薪"
> nrow(table)  #查看一共几行
[1] 2
> ncol(table)  #查看一共几列
[1] 3
> data=table(姓名,月薪)
Error in table(姓名, 月薪) : 找不到对象'姓名'
> data=data.frame(table$姓名,table$月薪)  #根据列名提取数据
> datatable.姓名 table.月薪
1       张三       1000
2       李四       2000
> data=table[2,1]   #读第2行第1列
> data
[1] "李四"
> data=table[c(1,2),c(2,3)]  #读1~2行的2~3列
> data工号 月薪
1  001 1000
2  002 2000
> table姓名 工号 月薪
1 张三  001 1000
2 李四  002 2000
> table$性别=c("男","男")  #添加一列
> table姓名 工号 月薪 性别
1 张三  001 1000   男
2 李四  002 2000   男
> newtable = data.frame(
+     姓名 = c("小明", "小白"),
+     工号 = c("101","102"),
+     性别 = c("男", "女"),
+     月薪 = c(5000, 7000)
+ )
> rbind(table,newtable)  #合并两个数据框姓名 工号 月薪 性别
1 张三  001 1000   男
2 李四  002 2000   男
3 小明  101 5000   男
4 小白  102 7000   女