按照我們學習其他語言的習慣，都是先學習一門語言的數據類型。
所以我們就先從R語言的數據類型開始啓程，在本篇中，我們將一起學習到以下內容：
一、R語言數據類型
在R語言中，沒有類似與C一樣的顯示定義數據類型，R語言通過分配R對象的方式給數據分配內存，其中R對象的數據類型爲其中存儲的變量的數據類型。
常見的基本R數據類型向量有以下六種：
- Logical（邏輯型）
- Numeric（數字）
- Integer（整型）
- Complex（複合型）
- Character（字符）
- Raw（原始型）
同時，除了以上的六種數據類型，R還支持六種特殊的數據類型
- Vectors 向量
- Lists 列表
- Matrices 矩陣
- Arrays 數組
- Factors 因子
- Data Frames 數據幀
接下來，我們通過栗子來學習相關的概念，畢竟如果單靠文字敘述還是顯得比較單調空洞，來一些實例可能容易理解些。
注：
one、所有例子皆在RStudio中運行截圖
two、R語言中的class函數會返回數據類型，以下例子會用到這個函數
1、六種基本類型向量
1.1、Logical（邏輯型）
邏輯型只有兩種取值，True 和False（類似於C++的bool）
1.2、Numeric（數字）
用於存儲數字變量
1.3、Integer（整型）
用於存儲整型變量
1.4、 Complex（複合型）
就是數學中的複數
1.5、Character（字符）
字符變量，聲明時用單引，或者雙引號括出
1.6、Raw（原始型）
2、六種數據類型
重溫一遍，這六種數據類型分別是：向量(Vectors)，列表(list)，矩陣(matrices)，數組(array)，因子(factor)，數據幀(data frames)
2.1、 向量
在R語言中，向量類型可以由c()函數進行聲明，同時向量數據可以進行加減乘除，邏輯運算，排序等向量運算
同樣，來一個栗子學習👇
v1 <- 1:10 #創建一個多元素向量
cat(v1,'類型是:',class(v1),'\n')
#1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 類型是: integer
v2 <- c('you','me','love',5,TRUE) #通過c()函數創建向量
cat(v2,'類型是:',class(v2),'\n')
#you me love 5 TRUE 類型是: character
v3 <- seq(5, 9, by = 0.4) #通過seq()函數創建向量
cat(v3,'類型是:',class(v3),'\n')
#5 5.4 5.8 6.2 6.6 7 7.4 7.8 8.2 8.6 9 類型是: numeric
#以下方式訪問向量
print(v2[0]) #注意看v2[0]中存儲的數據
#character(0)
cat(v2[1],'\n')
# you
cat(v3[c(1,3,4)],'\n')
#5 5.8 6.2
cat(v2[c(-1,-3)],'\n')
#me 5 TRUE
以上代碼中的print,cat都是輸出函數，#是R語言的註釋，R語言中不支持多行註釋。每條輸出函數下的註釋，都是他們對應的輸出。
再來個栗子瞭解下向量的運算吧：
v1 <- 1:10
v2 <- 11:20
print(v1+v2) #加
print(v1-v2) #減
print(v1*v2) #乘
print(v2/v1) #除
print(v2 %/% v1) #整除
print(v2 %% v1) #求餘
print(v2^v1) #指數運算
2.2、列表
向量的列表是個神奇的數據類型，一個列表可以包含不同類型的向量，你可以往裏面插入向量，矩陣，函數，甚至是另一個列表。。。
他通過list()函數來聲明。
栗子👇
list1 <- list(c(1,2,3),'哈哈',9,matrix(1:10,nrow = 2,ncol = 5,byrow = TRUE),list(c('a','b','c')))
print(list1)
那如何訪問矩陣的元素呢？有兩個方法進行訪問：
方法一：直接用列表名加索引，例 list1[1]
方法二：先給列表元素命名，再利用$符號訪問列表內容，例 list1$2
栗子👇
list1 <- list(c(1,2,3),'哈哈',9,matrix(1:10,nrow = 2,ncol = 5,byrow = TRUE),list(c('a','b','c')))
names(list1) <- c('c','str','num','matrix','list') #給列表元素進行命名
print(list1)
#訪問列表元素
print(list1[1])
print(list1$str)
同樣，我們可以利用 list1[1] <- c(‘1’)的方式進行對列表的更新
利用 list3 <- c(list1,list2)來進行列表的合併
一樣，列表可以轉換爲向量，利用unlist()函數即可，以上面例子爲例：
2.3、矩陣
矩陣通過函數matrix()進行創建，上面列表的例子我們也可以看到創建了個矩陣（不超綱，不超綱），現在就具體講下矩陣的聲明方式。
語法爲：matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)
其中data是輸入向量
nrow是創建的行數
ncol是創建的列數
byrow如果爲TRUE，則矩陣按行排列
dimnames是行列名稱
栗子👇：
m1 <- matrix(1:10,nrow = 2,ncol = 5,byrow = TRUE)
m2 <- matrix(11:20,nrow = 2,ncol = 5,byrow = FALSE)
rownames = c("row1", "row2")
colnames = c("col1", "col2", "col3", "col4", "col5")
m3 <- matrix(11:20,nrow = 2,ncol = 5,byrow = TRUE,dimnames = list(rownames,colnames))
print(m1)
print(m2)
print(m3)
矩陣的訪問就類似於C語言的二維數組的訪問，我們可以通過m1[1,1] 獲取元素，取某行可以用m1[1,],取某列可以用m1[,1]。
運算：
矩陣的運算中加減乘除，就是對應元素進行運算。
如果需要計算矩陣乘法，就需要用%*%運算符
轉置：
利用函數 t() 進行轉置
2.4、數組
數組通過array來創建
array( data, dim, dimnames )
其中，data爲輸入向量，
dim爲維度,如(2,3,2)即代表2行，3列，2個矩陣
dimnames爲行列名
栗子👇：
v1 <- 1:5
v2 <- 10:20
row.names <- c('row1','row2','row3')
colnames <- c('col1','col2','col3','col4','col5')
a1 <- array(c(v1,v2),dim = c(3,5,2),dimnames = list(row.names,colnames))
print(a1)
#訪問數組內容
print(a1[1,,1])
print(a1[1,3,1])
print(a1[1,3,2])
print(a1[,1,1])
print(a1[,,1])
2.5、因子
R語言中的，factor()可以統計數據的分類，找出輸入向量的所有元素（其實相當於一個集合）
以上面的矩陣爲例：
2.6、數據幀
數據幀是表或者二維陣列結構，其中每一列包含一個變量的值，並且每一行包含來自每一列的一組值。
數據幀的特性：
- 列名稱應爲非空。
- 行名稱應該是唯一的。
- 存儲在數據幀中的數據可以是數字，因子或字符類型。
- 每個列應包含相同數量的數據項。
栗子👇(輸出太長啦，就不截圖了，自己回家試試)：
#創建
daframe <- data.frame(
da_id = c(1:5),
da_name = c('新','期','田','貞','好'),
da_yanzhi = c(10,9,8,9,4)
)
print(daframe)
#得到數據幀的結構
str(daframe)
#獲得數據幀摘要
print(summary(daframe))
#提取數據
r1 <- data.frame(daframe$da_id,daframe$da_yanzhi) #方法一
print(r1)
r2 <- daframe[1:2,] #方法二,獲取前兩行
print(r2)
r3 <- daframe[1:2,1:2] #同理，可以獲得前兩行兩列
print(r3)
#給數據幀添加數據
#1、添加行
daframe1 <- data.frame(
da_id = 6,
da_name = '吾',
da_yanzhi = 10,
stringsAsFactors = FALSE
)
finalframe <- rbind(daframe,daframe1)
print(finalframe)
#2、添加列
finalframe$height <- c(160,170,180,190,175,178)
print(finalframe)
二、常見的賦值語法
終於將數據類型學完了，接下來就來學習下在R語言中的三種賦值語法
在R語言中，實現了左分配和右分配兩種賦值語法
1、左分配：
- <- 👈這個符號，我們上面都是用的這個運算符來進行賦值
- = 👈這個符號，很常見，和C，C++等是一樣的
- <<- 👈這個符號，有點像左移運算符，但是。。並不是哦
2、右分配：
- -> 👈這個符號，與左分配<-相反的方向，很簡單明瞭
- ->> 👈這個符號，同上🙂
老規矩，來個栗子👇：
str1 = '兩姓聯姻'
str2 <- '一堂締約'
str3 <<- '良緣永結'
'匹配同稱' -> str4
'永載鴛譜' ->> str5
cat(str1,str2,str3,str4,str5)
OK咯，第一課到此結束，下次繼續~
下一學：R基礎語法第2課—變量與運算符
原文鏈接：https://blog.csdn.net/the_sangzi_home/article/details/105461263