R语言-六大数据结构

R语言有六种基本的数据结构（或者说数据类型吧）。根据数据的维度和同质/异质可分为5种数据类型，最后再介绍一种特殊的类型“因子”。

	同质	异质
1维	原子向量	列表
2维	矩阵	数据框
n维	数组

对于各种类型的具体操作，本文不展开讲。本文仅介绍它们各自的一些生成方式。

 （1）原子向量

一个有趣的事情：R中最小的单位并不是“数”，而是“向量”。

例如：

> n=
> is.vector(n)   #判断n的数据类型是否为向量
[] TRUE

对于生成一个向量，我们可以有多种方式：

> :
[]
> :
[]
> seq(,,by=)
[]
> c(,,)
[]   

（2）列表

列表可以包含数字、字符串、向量，甚至是列表、矩阵、函数。由list()创建。

> a=list(,c(,,),'sfd',T,list(,))
> a
[[]]
[] 

[[]]
[]   

[[]]
[] "sfd"

[[]]
[] TRUE

[[]]
[[]][[]]
[] 

[[]][[]]
[] 

（3）矩阵

二维。由matrix()创建。

> a=matrix(seq(,,by=0.9),nrow=,byrow=TRUE)  #行数为4；按行输入（缺省按列输入）
> a
     [,] [,] [,]
[,]  0.0  0.9  1.8
[,]  2.7  3.6  4.5
[,]  5.4  6.3  7.2
[,]  8.1  9.0  9.9

（4）数据框

数据帧（Data Frame，有人也叫数据框）也是二维结构，其中每一列包含一个变量的所有值。
数据帧的性质：

• 行名称唯一。
• 列名称非空。
• 存储在数据帧中的数据可以是数字，因子或字符类型。
• 每列应包含相同数量的数据项。（保证其为二维结构）

生成数据帧由data.frame()创建。

> a=data.frame(name=c('Mike','Jane','King','Tom'),height=c(,,,),weight=c(,,,))
> a
  name height weight
 Mike
 Jane
 King
  Tom         

（5）数组

数组可以是多维的。由函数array()创建。

> a=array(c(,,,,),dim=c(,,))
> a
, , 

     [,] [,] [,]
[,]
[,]
[,]
[,]            

, , 

     [,] [,] [,]
[,]
[,]
[,]
[,]            

（6）因子

因子是用于对数据进行分类并将其存储为级别的数据对象。 它们可以存储字符串和整数。 它们在具有有限数量的唯一值的列中很有用。 像“男性”，“女性”和True，False等。它们在统计建模的数据分析中很有用。
使用factor()函数通过将向量作为输入创建因子。

> a=c(T,F,F,T,T,T,F)
> a
[]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
> factor(a)
[] TRUE  FALSE FALSE TRUE  TRUE  TRUE  FALSE
Levels: FALSE TRUE

也可由数据帧创建因子：

> a=data.frame(name=c('Mike','Jane','King','Tom'),height=c(,,,),weight=c(,,,))
> a
  name height weight
 Mike
 Jane
 King
  Tom
> a$name
[] Mike Jane King Tom
Levels: Jane King Mike Tom

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参考资料：

1.《高级R语言编程指南》哈德利·威克汉姆（Hadley Wickham）著

2.  https://www.w3cschool.cn/r/        R语言教程_w3cscool