10 基本数据类型

在上篇中，我们介绍了R语言中的基础语法及打印输出。今天，我们将深入探讨R语言的基本数据类型，包括向量、矩阵、列表和数据框。这些数据类型和数据结构是进行数据分析的基础，了解它们有助于更有效地使用R语言进行数据处理。

向量（Vector）

向量是R语言中最基本的数据类型，可以看作是一个一维数组。向量中的元素可以是相同类型的任何数据，如数字、字符或逻辑值。

创建向量

我们可以使用 c() 函数来创建向量，例如：

# 创建数值向量
num_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 创建字符向量
char_vector <- c("R", "Python", "Java")

# 创建逻辑向量
log_vector <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

访问向量元素

我们可以通过索引来访问向量中的元素，索引从 1 开始。例如：

# 访问第一个元素
first_element <- num_vector[1]  # 结果为 1

# 访问多个元素
subset_vector <- char_vector[c(1, 3)]  # 结果为 c("R", "Java")

矩阵（Matrix）

矩阵是一个二维数组，其中的元素数据类型相同。矩阵的行和列都有索引。

创建矩阵

我们可以使用 matrix() 函数来创建矩阵，例如：

# 创建 2 行 3 列的矩阵
my_matrix <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)

# 打印矩阵
print(my_matrix)

访问矩阵元素

访问矩阵元素时，可以用 行索引, 列索引 的方式进行。例如：

# 访问矩阵的第 1 行第 2 列
element <- my_matrix[1, 2]  # 结果为 3

# 访问第一行
first_row <- my_matrix[1, ]  # 结果为 c(1, 3, 5)

列表（List）

列表是一种更加灵活的数据结构，可以包含不同类型的数据元素，甚至是其他的数据结构，如向量、矩阵或列表。

创建列表

我们可以使用 list() 函数来创建列表，例如：

# 创建列表
my_list <- list(name = "Alice", age = 25, scores = c(95, 80, 89))

# 打印列表
print(my_list)

访问列表元素

访问列表的元素时，可以使用 $name 或索引。例如：

# 访问列表中的name元素
person_name <- my_list$name  # 结果为 "Alice"

# 访问scores元素
person_scores <- my_list[[3]]  # 结果为 c(95, 80, 89)

数据框（Data Frame）

数据框是R语言中用于存储表格数据的结构，每一列可以包含不同类型的数据。数据框是实现数据分析中常用的数据结构。

创建数据框

我们可以使用 data.frame() 函数来创建数据框，例如：

# 创建数据框
my_data_frame <- data.frame(
  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  Age = c(25, 30, 35),
  Score = c(95, 85, 90)
)

# 打印数据框
print(my_data_frame)

访问数据框元素

访问数据框的元素可以使用 $ 或索引。例如：

# 访问Name列
names_column <- my_data_frame$Name  # 结果为 c("Alice", "Bob", "Charlie")

# 访问第一行数据
first_row_data <- my_data_frame[1, ]  # 结果为第一行的数据

总结

在这一节中，我们详细介绍了R语言的基本数据类型和数据结构，包括向量、矩阵、列表和数据框。理解这些基本的数据类型对于后续的R语言学习和数据分析至关重要。通过具体的案例与代码，示范了如何创建和访问这些数据类型的元素。

接下来，在下一篇中，我们将讨论如何对这些数据类型与数据结构进行基本操作，如排序和过滤，敬请期待！