一 R中对象的5种基本类型
字符（character）
整数 （integer）
复数（complex）
逻辑（logical：True/False）
数值（numeric：real numbers）
查看对象类型的命令：class(x)
二 R语言中有如下几种数据结构：
向量 vector() 组内元素必须类型一致，否则将会被强制转换。
(1) 创建向量的三种方式：
<span style="font-size:18px">x <- vector("numeric", length = 10)
x <- 1:4
x <- c("a",12,TRUE)</span>
(2) 强制转换的几个函数：
as.numeric(x) / as.character(x) / as.logical(x)
矩阵 matrix()一列一列的填充元素
按行合并：rbind()按列合并：cbind()
数组 array() 可以有多个维度
列表 list() 可以包含不同类型的元素
因子 factor()
(1) 分类数据/有序 vs. 无序
(2) 整数向量+标签（label）（优于整数向量）
Male/Female vs. 1/2
常用于lm(),glm()
(3) levels设置基线水平
table() 查看因子信息unclass() 去除因子属性日期
x <- Sys.Date() 得到系统当前日期
julian(x) x距离1970-01-01的天数
时间 POSIXct / POSIXlt
POSIXct：整数，常用于存入数据框 as.POSIXct()
POSIXlt：列表，还包含星期、年月日等信息。as.POSIXlt()
strptime(x, format = "...") 将一般格式转化为时间格式
常用R数据类型是向量
列表
矩阵
数组
因子
数据框
向量
当要创建具有多个元素的向量时，应该使用c()函数，表示将元素组合成一个向量。
>y<-c(12,13,14,15) >print(y)[1] 12 13 14 15
列表
列表是一个R对象，它可以包含许多不同类型的元素，如向量，函数，甚至其中的另一个列表。
>t<-list(a=c(1,2,3),b=c("yes","no"),c=c(12,13,14)) >print(t)$a[1] 1 2 3$b[1] "yes" "no" $c[1] 12 13 14
矩阵
矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用向量输入到矩阵函数来创建。
>u<-matrix(c(2:10),ncol = 2) >print(u) [,1] [,2][1,] 2 7[2,] 3 8[3,] 4 9[4,] 5 10[5,] 6 2 数组
矩阵只能有两个维度，数组可以是任意数量的维数。数组函数采用一个dim属性，创建所需的维数。
>h<-array(c(3:8),dim = c(3,3,2)) >h, , 1 [,1] [,2] [,3][1,] 3 6 3[2,] 4 7 4[3,] 5 8 5, , 2 [,1] [,2] [,3][1,] 6 3 6[2,] 7 4 7[3,] 8 5 8 因子
因子是使用向量创建的R对象。 它将向量存储在向量中的元素的不同值作为标签。标签始终是字符，无论它是输入向量中是数字，还是字符或布尔等。它们在统计建模中很有用。
因子使用factor()函数创建。nlevels函数给出了级别的计数。
>factor<-c(1,2,3,4) >class(factor) [1] "numeric" >factor1<-as.factor(factor) >class(factor) [1] "numeric" >class(factor1) [1] "factor" 数据框
数据帧是表格数据对象。与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑类型。它是一个长度相等的向量列表。
数据帧使用data.frame()函数创建。
>g<-data.frame(a=c(1,2,3),b=c("yes","no","yes"),c=c("male","female","male")) >g a b c1 1 yes male2 2 no female3 3 yes male
