R语言六种数据类型

1 向量

1.1 定义向量

向量使用c来赋值，向量中不能混合不同类型的数据

x<-c(2,3,7,6,8)  数值型num

y<-("one","two","three")  字符型chr

z<-c(TRUE,TRUE,FALSE)  逻辑型logi

查看变量的类型：class(x)

1.2 访问向量

访问中的元素，使用中括号（R语言区分大小写），R语言索引从1开始

访问第二个元素：x[2]

访问第1和第3个元素：x[c(1,3)]

访问第1都第3的元素：x[c(1:3)] 或者x[1:3]

2 矩阵

2.1 定义矩阵

矩阵是二维的，矩阵中的数据类型不能混合

矩阵创建使用matrx()：

x<-matrix(1:20,nrow=5,ncol=4)

解释 ： 1:20定义了矩阵中的数据是1到20，规定了5行4列，默认情况下矩阵按列填充

添加一个字段byrow=T，是否按行填充，设置为TRUE或者T ：

x1<-matrix(1:20,nrow=5,ncol=4,byrow=T)

2.2 矩阵的索引

获取第1行：x1[1,]

获取第3列：x1[,3]

获取第3行第4列：x1[3,4]

获取第3行第1，2列：x1[3,c(1,2)]

3 数组

3.1 定义数组

数组可以是二维，三维，使用array创建，定义2行3列的4张表

定义变量：

d1<-c("m1","m2")

d2<-c("n2","n2","n3")

d3<-c("p1","p2","p3","p4")

使用array组合成数组：

x2<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(d1,d2,d3))

解释： 1:24用来个创建的数组填充数据，c(2,3,4)用来确定数组的维度，dimnames用来给创建的数组取名字（以下是部分截图）

4 数据框

4.1 定义数据框

数据框可以混合不同类型的数据

首先定义几个变量：

patientID<-c(1,2,3,4)

age<-c(26,30,27,48)

diabetes<-c("type1","type2","type1","type2")

status<-c("poor","improved","excellent","poor")

使用data.frame构成数据框：

pt<-data.frame(patientID,age,diabetes,status)

4.2 访问数据框

访问数据框用中括号，访问第1和第2列：p1<-pt[1:2]

使用列名，访问某列：p2<-pt[c("age","status")]

4.3频数表和交叉表

频数分析：table(pt$status)

交叉分析：table(pt$diabetes,pt$status)

4.4变量搜索路径指定

（1）用attach将表添加到搜索路径（为了避免每次都要写$）：attach(pt)

不需要这个表用detach，语句是：detach(pt)

（2）不想每次写表名，还可以使用with:

with(mtcars,{

+ plot(mpg,disp)

+ plot(mpg,wt)

+ })

在实际应用中建议把表名写清楚，不建议这样做

5 因子factor

5.1名义型变量

diabetes<-c("type1","type2","type1","type2")

diabetes1<-factor(diabetes)

5.2 有序型变量order，值顺序指定level

status<-c("poor","improved","excellent","poor")

status1<-factor(status,ordered = T,levels = c("poor","improved","excellent"))

5.3 案例（作业）

有因子变量在表中：

patientID<-c(1,2,3,4)

age<-c(26,30,27,48)

diabetes<-c("type1","type2","type1","type2")

status<-c("poor","improved","excellent","poor")

diabetes1<-factor(diabetes)

status1<-factor(status,ordered = T,levels = c("poor","improved","excellent"))

Pt1<-data.frame(patientID,age,diabetes1,status1)

分析这个表使用summary(pt1)，patientID和age为数值型，所以计算了它们的最大最小均值等，diabetes1和status1为因子变量，所以统计了它们的属性出现的次数。

 

6 列表list，可以混合以上各种数据

6.1 列表的定义

首先定义几个变量：

x<-"aaaa"

y<-c(22,44,55)

z<-matrix(1:9,nrow=3)

k<-c("one","two","three")

list1<-list(x,y,z,k)

给列表中的元素赋值：list2<-list(var1=x,var2=y,var3=z,var4=k)

6.2 列表的访问

用两个中括号或者访问名字

list2[[1]]

list2[["var1"]]

6.3 列表的用途

R语言的很多分析结果，都是以list形式返回的