在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于R语言数据类型知识点总结内容，有兴趣的朋友们可以学习下。
正文
R语言数据类型知识点总结
通常，在使用任何编程语言进行编程时，您需要使用各种变量来存储各种信息。 变量只是保留值的存储位置。 这意味着，当你创建一个变量，你必须在内存中保留一些空间来存储它们。
您可能想存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。基于变量的数据类型，操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。
与其他编程语言（如 C 中的 C 和 java）相反，变量不会声明为某种数据类型。 变量分配有 R 对象，R 对象的数据类型变为变量的数据类型。尽管有很多类型的 R 对象，但经常使用的是：
- 矢量
- 列表
- 矩阵
- 数组
- 因子
- 数据帧
这些对象中最简单的是向量对象，并且这些原子向量有六种数据类型，也称为六类向量。 其他 R 对象建立在原子向量之上。
| 数据类型 | 例 | 校验 |
|---|---|---|
| Logical（逻辑型） | TRUE, FALSE |
v <- TRUE print(class(v))
它产生以下结果 - [1] "logical" |
| Numeric（数字） | 12.3，5，999 |
v <- 23.5 print(class(v))
它产生以下结果 - [1] "numeric" |
| Integer（整型） | 2L，34L，0L |
v <- 2L print(class(v))
它产生以下结果 - [1] "integer" |
| Complex（复合型） | 3 + 2i |
v <- 2+5i print(class(v))
它产生以下结果 - [1] "complex" |
| Character（字符） | 'a' , "good", "TRUE", '23.4' |
v <- "TRUE" print(class(v))
它产生以下结果 - [1] "character" |
| Raw（原型） | "Hello" 被存储为 48 65 6c 6c 6f |
v <- charToRaw("Hello") print(class(v))
它产生以下结果 - [1] "raw" |
在 R 编程中，非常基本的数据类型是称为向量的 R 对象，其保存如上所示的不同类的元素。 请注意，在 R 中，类的数量不仅限于上述六种类型。 例如，我们可以使用许多原子向量并创建一个数组，其类将成为数组。
Vectors 向量
当你想用多个元素创建向量时，你应该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。
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# Create a vector.apple <- c('red','green',"yellow")print(apple)# Get the class of the vector.print(class(apple)) |
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
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[1] "red" "green" "yellow"[1] "character" |
Lists 列表
列表是一个R对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。
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# Create a list.list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)# Print the list.print(list1) |
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
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[[1]][1] 2 5 3[[2]][1] 21.3[[3]]function (x) .Primitive("sin") |
Matrices 矩阵
矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。
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# Create a matrix.M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)print(M) |
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
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[,1] [,2] [,3][1,] "a" "a" "b"[2,] "c" "b" "a" |
Arrays 数组
虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。 在下面的例子中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素为 3x3 个矩阵。
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# Create an array.a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))print(a) |
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
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, , 1[,1] [,2] [,3] [1,] "green" "yellow" "green"[2,] "yellow" "green" "yellow"[3,] "green" "yellow" "green", , 2[,1] [,2] [,3] [1,] "yellow" "green" "yellow"[2,] "green" "yellow" "green"[3,] "yellow" "green" "yellow" |
Factors 因子
因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。
使用 factor() 函数创建因子。nlevels 函数给出级别计数。
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# Create a vector.apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')# Create a factor object.factor_apple <- factor(apple_colors)# Print the factor.print(factor_apple)print(nlevels(factor_apple)) |
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
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[1] green green yellow red red red green Levels: green red yellow# applying the nlevels function we can know the number of distinct values[1] 3 |
Data Frames 数据帧
数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。
使用 data.frame() 函数创建数据帧。
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# Create the data frame.BMI <- data.frame( gender = c("Male", "Male","Female"), height = c(152, 171.5, 165), weight = c(81,93, 78), Age = c(42,38,26))print(BMI) |
当我们执行上面的代码，它产生以下结果
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gender height weight Age1 Male 152.0 81 422 Male 171.5 93 383 Female 165.0 78 26 |
到此这篇关于R语言数据类型知识点总结的文章就介绍到这了,更多相关R语言数据类型内容请搜索米米素材网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持米米素材网！
原文链接：https://www.w3cschool.cn/r/r_data_types.html
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