R语言编程基础-第二讲 数据类型
R语言-数据类型、结构以及对象类型1
R语⾔-数据类型、结构以及对象类型1R语⾔-数据类型|数据结构|对象类型⽬录 1. 数据类型 2. 数据结构 3. 对象类型1. 数据类型 向量的类型：mode()返回的结果logical（逻辑型）numeric（数值型）complex（复数型）character（字符型） 其中integer 和 double 在mode() 时返回的都是 numericfactor 在 mode() 时返回的也是 numeric 其它类型listS4 检验对象的类型is.logical()is.numeric()is.integer()is.double()is.factor()plex()is.character() 强制转换as.logical()as.numeric()-- as.integer()-- as.double()-- as.factor()plex()as.character() R特殊值数据# 为确保所有数据都能被正确识别、计算或统计等，R定义了⼀些特殊值数据：NULL：空数据NA：表⽰⽆数据NaN：表⽰⾮数字inf：数字除以0得到的值# 判断⼀个object （x）是不是属于这些类型有相应的函数：is.null(x)is.na(x)is.nan(x)is.infinite(x) R中获取数据类型信息的⼀些有⽤函数 R语⾔的对象“类”很多，虽然我们不可能⼀⼀去详细学习，但接触到⼀类新数据时我们需要了解⼀些基本信息才能进⾏进⼀步的操作。
R 提供了⼀些⾮常有⽤的⽅法（函数）。
getClass( )函数我们前⾯已经见过了，它的参数是表⽰类的字符串。
class( )可获取⼀个数据对象所属的类，它的参数是对象名称。
str( )可获取数据对象的结构组成，这很有⽤。
mode( )和storage.mode( )可获取对象的存储模式。
2. 数据结构 R中的数据结构主要⾯向《线性代数》中的⼀些概念，如向量、矩阵等。
r语言 常用运算
r语言常用运算R语言是一种非常强大的统计分析和数据挖掘工具，它提供了大量的函数和运算符来处理数据。
在本篇文章中，我们将介绍R语言中一些常用的运算，包括数据类型、向量、矩阵、数组、数据框以及它们的基本操作。
1. 数据类型R语言中有几种基本的数据类型，包括：- 向量（Vector）：由多个元素组成的一维数组，可以包含不同类型的元素。
- 矩阵（Matrix）：由行和列组成的数组，每行具有相同数量的元素。
- 数组（Array）：多维数组，可以包含不同类型的元素。
- 数据框（Data Frame）：数组，每行具有相同数量的列，每列具有相同的数据类型。
2. 向量向量是R语言中最基本的数据结构，它可以包含数字、字符和逻辑值等不同类型的元素。
向量的创建和基本操作包括：- 创建向量：可以使用c()函数创建向量，例如：c(1, 2, 3, 4)。
- 向量长度：length()函数可以获取向量的长度。
- 向量元素：可以使用$或[]操作符获取向量的元素，例如：vector$element或vector[i]。
- 向量赋值：可以使用=操作符给向量赋值，例如：vector = c(1, 2, 3, 4)。
- 向量拼接：可以使用c()函数拼接向量，例如：v1 = c(1, 2)，v2 = c(3, 4)，v1v2 = c(v1, v2)。
- 向量长度调整：可以使用rep()函数调整向量的长度，例如：new_vector =rep(original_vector, times = 3)。
3. 矩阵矩阵是R语言中非常重要的数据结构，它可以用于表示数据集。
矩阵的创建和基本操作包括：- 创建矩阵：可以使用matrix()函数创建矩阵，例如：matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)。
- 矩阵维度：dim()函数可以获取矩阵的维度。
- 矩阵元素：可以使用[]操作符获取矩阵的元素，例如：matrix[i, j]。
r语言数据类型和数据结构
R语言数据类型和数据结构1. 引言在使用R语言进行数据分析和处理时，了解R语言的数据类型和数据结构是非常重要的。
不同的数据类型和数据结构在R语言中有着不同的表示方式和操作方法，对于不同的数据处理任务，选择合适的数据类型和数据结构可以提高程序的效率和可读性。
本文将详细介绍R语言中常用的数据类型和数据结构，并对每种类型和结构进行深入探讨和实例演示。
2. R语言的数据类型R语言中常用的数据类型包括向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、列表（List）、数据框（Data Frame）和因子（Factor）等。
下面将分别介绍这些数据类型的特点和用法。
2.1 向量（Vector）向量是R语言中最基本的数据类型，它由相同类型的元素组成，可以是数值、字符、逻辑值等。
在R语言中，向量可以使用c()或vector()函数来创建，也可以通过索引和赋值的方式进行元素的访问和修改。
# 创建向量x <- c(1, 2, 3, 4, 5)y <- vector("numeric", 10)# 访问和修改向量元素x[2] # 输出第二个元素x[2] <- 10 # 修改第二个元素的值为102.2 矩阵（Matrix）矩阵是由同类型的元素组成的二维数据结构。
在R语言中，矩阵可以使用matrix()函数来创建，也可以通过索引和赋值的方式进行元素的访问和修改。
# 创建矩阵m <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)# 访问和修改矩阵元素m[1, 2] # 输出第一行第二列的元素m[1, 2] <- 10 # 修改第一行第二列的元素值为102.3 数组（Array）数组是由同类型的元素组成的多维数据结构。
在R语言中，数组可以使用array()函数来创建，也可以通过索引和赋值的方式进行元素的访问和修改。
R语言学习系列02-基本数据类型与日期时间变量
02. 基本数据类型与日期时间变量一、基本数据类型1. R语言的基本数据类型包括：数值型、逻辑型、字符型、缺省值、浮点型、复数型、整数型等。
例1 数据类型的判别与转换> a<-1:10>is.numeric(a)[1] TRUE>is.integer(a)[1] TRUE> b<-as.character(a)>is.character(b)[1] TRUE2.查看对象的类型函数Class()/typeof()/mode()，基本格式相同：class(x)其中x为要查看的对象。
注：在展现数据的细节上，mode()<class()<typeof()二、日期时间变量1. 日期值通常以字符串形式传入R中，然后转化为以数值形式存储的日期变量。
注意：R的内部日期是以1970年1月1日至今的天数来存储，内部时间则是以1970年1月1日至今的秒数来存储。
读取系统当前日期时间的函数（注意大小写）：（1）S ys.Date()——返回系统当前的日期（2）S ys.time()——返回系统当前的日期和时间（3）d ate()——返回系统当前的日期和时间（字符串形式）2. 日期时间转化函数（1）字符串型日期变量转化为日期变量函数as.Date()，基本格式为：as.Date(x,format=" ",...)其中，x为字符串型日期值，format指定日期格式。
表2日期时间格式注意：as.Date()只能转化包含年月日星期的字符串，无法转化具体到时间的字符串。
例2将字符型日期转化为日期变量> day<-"07/28/2016" #创建字符串日期值>day[1] "07/28/2016"> date<-as.Date(day,"%m/%d/%Y") #转化为日期变量>date[1] "2016-07-28"（2）字符串日期时间变量转化为时间变量函数as.POSIXlt()与as.POSIXct()，前者为“字符串式”存储，后者为“整数（秒数）”存储，基本格式为：as.POSIXlt(x,tz=" ", format)as.POSIXct(x,tz=" ", format)其中，x为字符串型日期时间值，tz指定转化后的时区（" "为当前时区，“GMT”为格林尼治标准时也是协调世界时UTC的俗称，“CST”为中国标准时即北京时间）；format指定日期时间格式。
R语言学习系列04-数据结构Ⅱ—数据框,因子,列表
R语言学习系列04-数据结构Ⅱ—数据框,因子,列表04. 数据结构Ⅱ—数据框，因子，列表四、数据框（数据表）R语言中做统计分析的样本数据，都是按数据框类型操作的。
数据框的每一列代表一个变量属性的所有取值，每一行代表一条样本数据。
1. 创建数据框通过函数data.frame()把多个向量组合起来创建，并设置列名称。
其基本格式为：data.frame(col1,col2,col3,...)其中，列向量col1, col2, col3, …可以为任意类型。
注：矩阵也可以通过函数data.frame()转化为数据库。
>data_iris<-data.frame(Sepal.Length=c(5.1,4.9,4.7,4.6), Sepal.Width=c(3.5,3.0,3.2,3.1), Petal.Length=c(1.4,1. 4,1.3,1.5), Petal.Width=rep(0.2,4))>data_irisSepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width1 5.1 3.5 1.4 0.22 4.9 3.0 1.4 0.23 4.7 3.2 1.3 0.24 4.6 3.1 1.5 0.2> #矩阵转化为数据框>dmatrix<-matrix(1:8,c(4,2))>dmatrix[,1] [,2][1,] 1 5[2,] 2 6[3,] 3 7[4,] 4 8>data.frame(dmatrix)X1 X21 1 52 2 63 3 74 4 82. 数据框索引列标或列名称索引：data_iris[,1]——返回数据框data_iris的第1列data_iris$Sepal.Length或data_iris["Sepal.Length"]——同data_iris[,1]行索引：data_iris[1,]——返回数据框data_iris的第1行data_iris[1:3,]——返回数据框data_iris的第1至3行元素索引：data_iris[1,1]——返回数据框data_iris的第1列第1个数据data_iris$Sepal.Length[1]或data_iris["Sepal.Length"][1]——返回数据框data_iris的Sepal.Length列第1个数据用函数subset()按条件索引>subset(data_iris,Sepal.Length<5)Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width2 4.9 3.0 1.4 0.23 4.7 3.2 1.3 0.24 4.6 3.1 1.5 0.2注：还可用sqldf包中的sqldf()函数，借助sql语句索引。
R语言基础数据类型...
R语言基础数据类型...R语言主要有三种基本的数据类型，分别是数值型（Numeric）、整型（integer）以及字符型（character）。
一、数据类型1.数值型（Numeric）数值型（Numeric）分为双整型（double）和整型（integer）两种（1）双整型（double）双整型数据，可正可负，可大可小，可含小数可不含。
R中键入的任何一个数值都默认以double型存储。
可以使用typeof() 函数进行查看数据类型1.> typeof(1)#查看“1”的数据类型2.[1] "double" #输出结果为双整型（2）整型（integer）顾名思义，只能用来储存整数。
在计算机内存中，整型的定义方式要比双整型更加准确（除非该整数非常大或非常小）1.> typeof(1L)#在数字后面加大写字母L，申明该数字以整型方式储存。
2.[1] "integer"3.> as.integer(-3.14)#将双整形转换为整型4.[1] -35.> as.integer(-3.99)#只取整数部分，不会进行四舍五入6.[1] -32.字符型（character）字符型向量用以储存一小段文本，在R中字符要加双引号表示字符型向量中的单个元素被称为“字符串（string）”，注意：字符串不仅可以包含英文字母，也可以由数字或符号组成1.> typeof("Hello world") #字符型要加双引号表示2.[1] "character"字符串常用函数举例1.> a<-"Hello world"#赋值2.> nchar(a)#计算字符串长度3.[1] 114.#大小写转换5.> toupper(a)6.[1] "HELLO WORLD"7.> tolower(a)8.[1] "hello world"9.#字符转连接10.> paste("hello","world",sep="_")11.[1] "hello_world"3.逻辑型（logical）用以储存TRUE（真）和FALSE（假），在实际使用过程中，可以简写成T/F。
r语言数据类型和数据结构
r语言数据类型和数据结构一、引言R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言，它具有丰富的数据类型和数据结构。
本文将详细介绍R语言中常见的数据类型和数据结构。
二、基本数据类型1. 数值型（numeric）：表示实数或整数，可以进行算术运算。
2. 字符型（character）：表示文本字符串，用单引号或双引号括起来。
3. 逻辑型（logical）：表示真或假，只有两个取值TRUE和FALSE。
4. 复数型（complex）：由实部和虚部组成的复数。
三、向量向量是R语言中最基本的数据结构，它由相同的数据类型组成。
向量可以通过c()函数创建，例如：x <- c(1, 2, 3, 4) # 创建一个包含四个元素的数值型向量四、矩阵矩阵是二维数组，其中每个元素都具有相同的数据类型。
可以使用matrix()函数创建矩阵，例如：x <- matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, ncol = 2) # 创建一个包含四个元素的矩阵五、数组数组是多维矩阵，其中每个元素都具有相同的数据类型。
可以使用array()函数创建数组，例如：x <- array(c(1, 2, 3, 4), dim = c(2, 2)) # 创建一个包含四个元素的二维数组六、列表列表是一种复合数据类型，其中每个元素可以是不同的数据类型。
可以使用list()函数创建列表，例如：x <- list(name = "Tom", age = 20, gender = "male") # 创建一个包含三个元素的列表七、因子因子是一种用于表示分类变量的数据类型，它将离散变量编码为整数。
可以使用factor()函数创建因子，例如：x <- factor(c("A", "B", "A", "C")) # 创建一个包含四个元素的因子八、数据框数据框是一种二维表格形式的数据结构，其中每列可以有不同的数据类型。
r语言的基础语法及常用命令
r语言的基础语法及常用命令R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它具有丰富的基础语法和常用命令。
本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速入门和理解R语言的使用。
1. 变量和数据类型在R语言中，可以通过使用赋值符号“<-”或“=”来创建变量，并且不需要事先声明变量的类型。
R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、因子型等。
例如，可以使用以下代码创建一个数值型变量x，并赋值为10：```Rx <- 10```2. 数据结构R语言中常用的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
向量是最基本的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。
矩阵是二维的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。
数组是多维的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。
数据框是类似于Excel表格的数据结构，可以存储多个不同类型的变量。
列表是一种包含不同类型元素的数据结构。
3. 控制结构R语言中常用的控制结构包括条件语句（if-else语句）和循环语句（for循环、while循环）。
条件语句用于根据条件执行不同的代码块。
例如，以下代码展示了一个简单的if-else语句：```Rx <- 10if (x > 5) {print("x大于5")} else {print("x小于等于5")}```循环语句用于重复执行一段代码块。
例如，以下代码展示了一个简单的for循环：```Rfor (i in 1:5) {print(i)}```4. 函数R语言中的函数是一段具有特定功能的代码块，可以重复使用。
R语言提供了许多内置函数，还可以自定义函数。
例如，以下代码展示了一个自定义函数，用于计算两个数的和：```Rsum <- function(a, b) {return(a + b)}result <- sum(3, 5)print(result) # 输出8```5. 数据读写R语言中可以通过各种方式读取和写入数据。
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2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2 . 12 新数手据上结路构
第二章 R数语据言输入入门
2 . 12 新数手据上结路构
第二章 R数语据言输入入门
大数据应用人才培养系列教材
第二章 R中的数据
2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2 . 13 新标手量上的路输 入 （2）标量的计算 通过新变量保存计算结果。
第二章 R数语据言输入入门
R语言中变量名区分大小写，“.”号可以是变量名的一部分，命名规范 一般习惯性的令首字母大写，包含字母、数字、点“.”、下划线”_”等。
2 . 13 新标手量上的路输 入 （2）标量的计算 通过新变量保存计算结果。
R将实例标识符称为rownames（行名），将名义型和有序型 变量称为因子（响应变量、决策变量、类别变量）。
2 . 1 新变 手量 上与 路常 量
常量
R中定义了一些常量类型： NA：表示不可用 Inf: 无穷 -Inf: 负无穷 TRUE：真 FALSE：假
第二章 R数语据言输入入门
大数据应用人才培养系列教材
第二章 R数语据言输入入门
大数据应用人才培养系列教材
第二章 R中的数据
2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2 . 14 新向手量上的路输 入 （1）应用C函数连接数据
第二章 R数语据言输入入门
对于表2.1的数据，如果仅用标量 存储，需要32个变量名，显然这太过 于繁琐。
(2)类。一个object都应该能找到它所归属的某个类（class）。“类” 是抽象的概念，一个类至少有一个特征是这类数据所共有的。根据应 用需求、目的等不同可以定义不同的类。比如，做生物信息的可以定 义出DNA类、RNA类，为了高效处理这类数据，定义这些类是非常必 要的。所以，R里面有很多的“类”。
1
10/15/2009
2
11/01/2009
3
10/21/2009
4
10/28/2009
年龄 （Age）
25 34 28 52
糖尿病类型 （Diabetes）
Type1 Type2 Type1 Type1
病情 （Status）
Poor Improved Excellent Poor
2 . 1 新变 手量 上与 路常 量
第二章 R数语据言输入入门
（1）应用C函数连接数据 NA值的处理：运用一些函数初步计算向量的有关值
向量中如果有一个缺失值的话，默认选项 na.rm=FALSE会导致R函数sum返回NA(rm表 示移出) 采用sum(Head,na.rm = TRUE)即可计算出和。 na.rm=TRUE也可以应用到mean,min,max, median等函数中，一般可以用na.T替换 a.TRUE选项。 但是不推荐。另外有些内置函数的选项可是是 na.action而不是na.rm。
(3)类型。 类型是类的实例，我们不可能也没必要去了解所有的“类”，但R语 言定义的一些基本数据类型得需要我们了解，而且得较详细地了解。 这包括向量、因子、矩阵、列表、数据框和一些特殊的数据类型。
。
2 . 1 新变 手量 上与 路常 量
第二章 R数语据言输入入门
不同的行业对于下表1给出的数据（数据集）的行和列叫法不同。
大数据应用人才培养系列教材
第二章 R中的数据
2.1 变量与常量 2.2 数据结构 2.3 标量的输入 2.4 向量的输入 习题
2.1变量与常量
第二章 数据输入
R语言是面向对象的。面向对象的理论一两句话说不清楚，但对于 数据至少应该了解三个方面。
(1)R能处理的一切（包括数据、函数、公式、图表、包等）都称为 。
可以把对应的属性作为一个变量， 直接存储，如翼弦、踝骨、头、体重 分别用一个变量存储，由于一个变量 存储了多个数值，因此在这里我们称 之为向量。
2 . 14 新向手量上的路输 入
（1）应用C函数连接数据 向量的读取：
第二章 R数语据言输入入门
2 . 14 新向手量上的路输 入
第二章 R数语据言输入入门
第二章 R数语据言输入入门
从表中可以清楚地看到该数据中包含的元素的数据类型。其中， PatientID是行/实例标识符，AdmDate是日期型变量，Age是整 型变量，Diabetes是名义型变量，Status是有序型变量。
变量的类型包括数值型、字符型、逻辑型、复数型（虚数） 和字节。
在 表 中 ， PatientID 、 AdmDate 和 Age 为 数 值 型 变 量 ， 而 Diabetes和Status为字符型变量。Diabetes和Status分别是名义 型和有序型变量。
第二章 R数语据言输入入门
R语言中变量名区分大小写，“.”号可以是变量名的一部分，命名规范 一般习惯性的令首字母大写，包含字母、数字、点“.”、下划线”_”等。
2 . 13 新标手量上的路输 入 （2）标量的显示 变量值的显示： （1）直接输入变量的名称、回车
（2）在赋值时命令用圆括号括起来
（3）print()函数
2 . 13 新标手量上的路输 入 （1）简单的标量输入 标量，一个变量仅存一个值。
第二章 R数语据言输入入门
标量输入
标量输出
2 . 13 新标手量上的路输 入 （2）标量的计算 一个变量进行赋值后就可以对其进行计算。
第二章 R数语据言输入入门
运算过后的结果还能不能重复利 用？
不行，最好定义新的变量保存相 应的计算结果。
（1）应用C函数连接数据 向量的运算：运用一些函数初步计算向量的有关值
输入其他的数据：
2 . 14 新向手量上的路输 入
第二章 R数语据言输入入门
（1）应用C函数连接数据 NA值的处理：运用一些函数初步计算向量的有关值
因为NA参与了运算，因此造成计算错误。 ？sum
2 . 14 新向手量上的路输 入
统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable），
数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field），
数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫作示例（example）和
属性（attribute）。
在这里我们使用：
。
病编号
入院时间
（PatientID） （AdmDate）