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R中的 . 符号只是个普通字符，可以在符号名称中出现，下面几种情况中 . 具有特殊含义：
1. 一个 environment 中以 . 开头的变量默认被当作隐藏变量，用 ls.str() 不会被列出来，除非 ls.str(all.names = TRUE) .
2. 一些函数中 . 具有特殊的意义，比如线性模型函数 lm() 的 formula 参数中的 . 符号会被特殊解读，比如 lm(mpg ~ ., data = mtcars) 中 mpg ~ . 这个formula会被lm()解读成在mtcars数据表中以mpg为被解释变量，其他列为解释变量做线性回归模型，在变量很多的情况下可以简化代码，但风险是数据列变化时回归方程也跟着变，有些类似于SQL中使用 select * 的风险。
3. 不同的函数可能让 . 拥有不同的含义，比如dplyr::do()函数中的 . 就是指每个数据行，而magrittr::`%>%`右侧函数参数中出现的 . 是指符号左边的对象，pipeR::`%>>%`右侧表达式中的 . 是指符号左边的对象，rlist::list.map() 函数 expr 参数中的 . 被解读成 implicit lambda expression，表示需要映射的list中的每个元素本身。
4. （感谢
@王雨晨
的回答，差点遗忘了对于R来说最关键的一点）.符号被专门用来实现R中一个比较简单的面向对象系统S3的method dispatch，即可以用UseMethod()定义一个方法xyz，那么xyz.class这指xyz方法对于class类型的实现。这种S3面向对象系统比较简单，也容易发生混淆，比如head.data.frame实际上是head对于data.frame类型的实现，但也可以定义head.data方法，然后定义一种frame类型，这样在代码中就会发生混淆。
总而言之，. 符号在一般的变量中只是一个普通符号而已，只不过有些函数用 . 提供特殊用法方便书写或引用，或者用作S3系统中分隔方法与类的字符。
=== 补充 1 ===
R中访问对象中的元素有多种情况，一类是取子集（subsetting），用 [] ，比如一个 list(a=1,b=2) ["a"] 获得 list(a=1)，该运算对list, vector等对象有定义，对environment没有定义；还有一类是取元素（extracting），用 [[ ]] ，list(a=1, b=2) [["a"]] 获得元素值 1,这种情况也可以用 $ 来取元素，该计算对于environment有定义，但$对vector无定义。另外还有S4对象，需要用@ 符号来访问slot，背后对应的函数是slot()函数，不过这些也不是定死的，对于自己定义的对象总可以去自己实现 "[", "[[", "$" 等方法来定义如何计算，可以参见我的 renkun-ken/pipeR @ GitHub 扩展包中Pipe对象的 $.Pipe() （pipeR/pipe.R at master · renkun-ken/pipeR · GitHub），就可以动态生成 closure 实现仿佛 jQuery 或者 C# LINQ 一样的以对象为基础的管道操作。
R语言中的因子确实不好理解，很多人都这么觉得。在R语言中，因子（factor）表示的是一个符号、一个编号或者一个等级，即，一个点。例如，人的个数可以是1，2，3，4......那么因子就包括，1，2，3，4.....还有统计量的水平的时候用到的高、中、低，也是因子，因为他是一个点。与之区别的向量，是一个连续性的值，例如，数值中有1，1.1，1.2......可以作为数值来计算，而因子则不可以。如果用我自己的理解，简单通俗来讲：因子是一个点，向量是一个有方向的范围。在R中，如果把数字作为因子，那么在导入数据之后，需要将向量转换为因子（factor），而因子在整个计算过程中不再作为数值，而是一个"符号"而已。因子的水平就是因子的所有不相同的符号的集合。
创建因子的函数介绍如下：
factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE),
labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x))
levels 用来指定因子可能的水平（缺省值是向量x中互异的值）；labels
用来指定水平的名字；exclude表示从向量x中剔除的水平值；ordered是
一个逻辑型选项用来指定因子的水平是否有次序。回想数值型或字符型
的x。
>factor(1:3)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3
>factor(1:3, levels=1:5)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3 4 5
>factor(1:3, labels=c("A", "B", "C"))
[1] A B C
Levels: A B C
>factor(1:5, exclude=4)
[1] 1 2 3 NA 5
Levels: 1 2 3 5
函数levels用来提取一个因子中可能的水平值：
>f <- factor(c(2, 4), levels=2:5)
>f
[1] 2 4
Levels: 2 3 4 5
>levels(f)
[1] "2" "3" "4" "5"
因子用来存储类别变量(categorical variables)和有序变量，这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数。因子表示分类变量，有序因子表示有序变量。生成因子数据对象的函数是factor(),语法是factor(data, levels, labels, ...)，其中data是数据，levels是因子水平向量，labels是因子的标签向量。
1、创建一个因子。
例1：
>colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
>col <- factor(colour)
>col1 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('Green', 'Red', 'Yellow')) #labels的内容替换colour相应位置对应levels的内容
>col2 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('1', '2', '3'))
>col_vec <- as.vector(col2) #转换成字符向量
>col_num <- as.numeric(col2) #转换成数字向量
>col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))
2、创建一个有序因子。
例1：
>score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
>score1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A'))
>score1
[1] A B A C B
Levels: C <B <A
3、用cut()函数将一般的数据转换成因子或有序因子。
例1：
>exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98,
65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
>exam1 <- cut(exam, breaks = 3) #切分成3组
>exam1
[1] (82,98] (82,98] (50,66] (82,98] (82,98] (66,82] (82,98] (82,98] (66,82]
[10] (66,82] (66,82] (50,66] (82,98] (66,82] (82,98] (50,66] (66,82] (66,82]
[19] (50,66] (50,66] (50,66] (50,66] (82,98] (66,82] (82,98] (66,82] (66,82]
[28] (82,98] (50,66] (82,98]
Levels: (50,66] (66,82] (82,98]
>exam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100)) #切分成自己设置的组
>exam2
[1] (89,100] (89,100] (0,59] (79,89] (79,89] (69,79] (89,100] (89,100]
[9] (69,79] (69,79] (69,79] (59,69] (89,100] (69,79] (89,100] (59,69]
[17] (69,79] (69,79] (0,59] (0,59] (59,69] (59,69] (79,89] (79,89]
[25] (89,100] (69,79] (69,79] (89,100] (0,59] (79,89]
Levels: (0,59] (59,69] (69,79] (79,89] (89,100]
>attr(exam1, 'levels')
[1] "(50,66]" "(66,82]" "(82,98]"
>attr(exam2, 'levels')
[1] "(0,59]" "(59,69]" "(69,79]" "(79,89]" "(89,100]"
>attr(exam2, 'class')
[1] "factor"
#一个有序因子
>x <- factor(rep(1:5,3))
>ordered(x,labels = c('a1','a2','a3','a4','a5'))
[1] a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5
Levels: a1 <a2 <a3 <a4 <a5
R语言中取整运算主要包括以下五种：floor()：向下取整；ceiling(): 向上取整；round(): 四舍五入取整；turnc(): 向0取整；signif(): 保留给定位数的精度。
floor返回对应数字的'地板'值，即不大于该数字的最大值；
ceiling返回对应数字的'天花板'值，就是不小于该数字的最小整数；
round是R里的'四舍五入'函数，具体的规则采用banker's rounding，即四舍六入五留双规则(wiki)。round的原型是round(x, digits = 0), digits设定小数点位置，默认为零即小数点后零位(取整)。
trun的特性是'向零截取'， 也就是说对于一个数字a，它将数轴分成两侧，trunc(a)将返回数轴上包含数字0的那一侧离a最近的那个整数。
signif是保留有效数字的函数。常用于科学计数。
