1.內置數據集
R中的內置數據集存儲在datasets這個包中，這些數據一般蒐集於真實的調查數據。
help(package=“datasets”)：查看數據集包。
data()：列出所有數據集。
直接輸入數據集名字，就可以使用該數據集。這些內置數據集的名字都是默認的，我們在創建變量的時候最好不要與內置數據集的名字重疊。
2.數據結構
R中的數據類型
R對象：
object，它是指可以賦值給變量的任何事物，包括常量、數據結構、函數，甚至圖形。對象都擁有某種模式，描述了此對象是如何存儲的，以及某個類。
R中的數據結構：
3.向量
向量其實是用於存儲數值型、字符型或邏輯型數據的一維數組。
用函數c來創建向量。c代表concatenate連接，也可以理解爲收集collect，或者合併combine。
如：x<-c(1,2,3,4,5)
y<-c(“one”,“two”,“three”)
z<-c(TRUE,T,F)
注意：一個向量中所有數值的數據類型都必須是同一類型。
seq(from=1,to=100,by=2)：生成1到100的公差爲2的序列。
seq(from=1,to=100,length.out=10)：生成1到100之間的10個數。
rep(x,5)：將x變量的值重複5次。
x<-c(1,2,3,4,5)
y<-c(6,7,8,9,10)
向量相加：x*2+y
輸出向量x中值大於3的數值： x[x>3]
控制向量x中每個數的重複次數：rep(x,c(2,4,6,1,3))
4.向量索引
（1）正負整數索引
x<-c(1:100)
x[1]：返回x向量中的第1個值。
x[-19]：輸出除了第19個元素之外的所有元素。
x[c(4:18)]：輸出第4到18個元素。
x[c(1,23,45)]：輸出第1、23、45個元素。
注意：不能同時有正負索引。
（2）邏輯向量索引
y<-c(1:10)
y[c(T,F,T,T,F,F,T,T,T,F)]：輸出邏輯值爲真的元素。（結果爲1 3 4 7 8 9）
y[c(T)]：所有元素爲真，輸出所有元素。
y[c(T,F)]：按照T,F循環判斷輸出。結果爲（1 3 5 7 9）
注意：如果有11個邏輯值，那麼多出的部分會顯示NA 。
y[y>5 & y<9]：輸出向量y中大於5小於9的元素。（結果爲6 7 8）
z<-c(“one”,“two”,“three”,“four”,“five”)
%in%：表示元素是否在向量中。
如：
“one” %in% z：返回TRUE。
z %in% c(“one”,“two”)：判斷z中元素是否在向量(“one”,“two”)中。（返回TRUE
TRUE FALSE FALSE FALSE）
（3）名稱索引
可以使用names函數爲向量的每個元素添加名稱。
如：
y<-c(1:10)
names(y)<-c(“one”,“two”,“three”,“four”,“five”,“six”,“seven”,“eight”,“nine”,“ten”)
輸出y的結果爲：
輸出的y有兩行，一行是元素名稱，稱爲屬性；一行是元素值，稱爲value。可以通過每個元素的name訪問它的值。
如：y[“two”]：輸出對應的值2。
向量修改：
v<-1:3
v[c(4,5,6)]<-c(4,5,6)
v[20]<-4
append(x=v,values=99,after=5)：在元素5和6之間插入一個值99。
append(x=v,values=99,after=0)：在向量頭部插入數據99。
y<-y[-c(1:3)]：刪除向量中第1到3的元素。
5.向量運算
（1）兩向量長度相等
**：乘冪運算
%%：求餘運算
%/%：整除運算
（2）兩向量長度不相等
長向量的長度必須是短向量長度的整倍數，否則，報錯。運算時短向量被循環使用。
（3）向量的邏輯運算
==：一一判斷兩個向量的元素是否相等。
%in%：判斷左邊向量的元素是否在右邊向量中。
（4）向量運算函數
數學函數：
x <- c(1:6)
y <- c(-2.13,3.1415)
abs(x)：返回向量x的絕對值。
sqrt(x)：取平方根。
log(x,base=2)：取對數，base爲底數。不加底數，默認爲自然對數。
常見的以10爲底的對數直接寫log10(x)。
exp(x)：計算以自然常數e爲底的指數。
ceiling(y)：不小於y的最小整數。
floor(y)：不大於y的最小整數。
trunc(y)：返回整數部分。
round(y,digits=2)：四捨五入，digits表示要保留的小數位數。默認取整。
signif(y,digits=2)：四捨五入，保留有效數字，digits表示保留的有效數字位數。
sin(x):求正弦。
cos(x)：求餘弦。
統計函數：
vec <- 1:100
sum(vec)：求和。
max(vec)：求最大值。
min(vec)：求最小值。
range(vec)：返回最小值和最大值。
mean(vec)：返回均值。
var(vec)：返回向量方差。
sd(vec)：返回向量的標準差。
prod(vec)：返回向量連乘的積。
median(vec)：計算中位數。
quantile(vec)：計算分位數。
有時候不僅關注向量中的值，還關注向量中的位置，也就是索引值，這時候可以時候which系列的函數，其返回的不是具體值，而是索引值：
t <- c(1,4,2,5,7,9,6)
which.max(t)：返回最大值的索引值。
which.min(t)：返回最小值的索引值。
which(t==7)：返回t向量中值爲7的元素的索引值。