1.内置数据集
R中的内置数据集存储在datasets这个包中，这些数据一般搜集于真实的调查数据。
help(package=“datasets”)：查看数据集包。
data()：列出所有数据集。
直接输入数据集名字，就可以使用该数据集。这些内置数据集的名字都是默认的，我们在创建变量的时候最好不要与内置数据集的名字重叠。
2.数据结构
R中的数据类型
R对象：
object，它是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数，甚至图形。对象都拥有某种模式，描述了此对象是如何存储的，以及某个类。
R中的数据结构：
3.向量
向量其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。
用函数c来创建向量。c代表concatenate连接，也可以理解为收集collect，或者合并combine。
如：x<-c(1,2,3,4,5)
y<-c(“one”,“two”,“three”)
z<-c(TRUE,T,F)
注意：一个向量中所有数值的数据类型都必须是同一类型。
seq(from=1,to=100,by=2)：生成1到100的公差为2的序列。
seq(from=1,to=100,length.out=10)：生成1到100之间的10个数。
rep(x,5)：将x变量的值重复5次。
x<-c(1,2,3,4,5)
y<-c(6,7,8,9,10)
向量相加：x*2+y
输出向量x中值大于3的数值： x[x>3]
控制向量x中每个数的重复次数：rep(x,c(2,4,6,1,3))
4.向量索引
（1）正负整数索引
x<-c(1:100)
x[1]：返回x向量中的第1个值。
x[-19]：输出除了第19个元素之外的所有元素。
x[c(4:18)]：输出第4到18个元素。
x[c(1,23,45)]：输出第1、23、45个元素。
注意：不能同时有正负索引。
（2）逻辑向量索引
y<-c(1:10)
y[c(T,F,T,T,F,F,T,T,T,F)]：输出逻辑值为真的元素。（结果为1 3 4 7 8 9）
y[c(T)]：所有元素为真，输出所有元素。
y[c(T,F)]：按照T,F循环判断输出。结果为（1 3 5 7 9）
注意：如果有11个逻辑值，那么多出的部分会显示NA 。
y[y>5 & y<9]：输出向量y中大于5小于9的元素。（结果为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”)：判断z中元素是否在向量(“one”,“two”)中。（返回TRUE
TRUE FALSE FALSE FALSE）
（3）名称索引
可以使用names函数为向量的每个元素添加名称。
如：
y<-c(1:10)
names(y)<-c(“one”,“two”,“three”,“four”,“five”,“six”,“seven”,“eight”,“nine”,“ten”)
输出y的结果为：
输出的y有两行，一行是元素名称，称为属性；一行是元素值，称为value。可以通过每个元素的name访问它的值。
如：y[“two”]：输出对应的值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之间插入一个值99。
append(x=v,values=99,after=0)：在向量头部插入数据99。
y<-y[-c(1:3)]：删除向量中第1到3的元素。
5.向量运算
（1）两向量长度相等
**：乘幂运算
%%：求余运算
%/%：整除运算
（2）两向量长度不相等
长向量的长度必须是短向量长度的整倍数，否则，报错。运算时短向量被循环使用。
（3）向量的逻辑运算
==：一一判断两个向量的元素是否相等。
%in%：判断左边向量的元素是否在右边向量中。
（4）向量运算函数
数学函数：
x <- c(1:6)
y <- c(-2.13,3.1415)
abs(x)：返回向量x的绝对值。
sqrt(x)：取平方根。
log(x,base=2)：取对数，base为底数。不加底数，默认为自然对数。
常见的以10为底的对数直接写log10(x)。
exp(x)：计算以自然常数e为底的指数。
ceiling(y)：不小于y的最小整数。
floor(y)：不大于y的最小整数。
trunc(y)：返回整数部分。
round(y,digits=2)：四舍五入，digits表示要保留的小数位数。默认取整。
signif(y,digits=2)：四舍五入，保留有效数字，digits表示保留的有效数字位数。
sin(x):求正弦。
cos(x)：求余弦。
统计函数：
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)：返回向量的标准差。
prod(vec)：返回向量连乘的积。
median(vec)：计算中位数。
quantile(vec)：计算分位数。
有时候不仅关注向量中的值，还关注向量中的位置，也就是索引值，这时候可以时候which系列的函数，其返回的不是具体值，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向量中值为7的元素的索引值。