R - 数据类型

通常，在使用任何编程语言进行编程时，都需要使用各种变量来存储各种信息。变量只不过是用于存储值的保留内存位置。这意味着，在创建变量时，您会在内存中保留一些空间。

您可能希望存储各种数据类型的信息，如字符、宽字符、整数、浮点、双浮点、布尔值等。根据变量的数据类型，操作系统分配内存并决定哪些内容可以存储在保留的内存中。

与 R 中的 C 和 java 等其他编程语言相比，变量没有声明为某种数据类型。使用 R-Object 为变量分配，R-对象的数据类型成为变量的数据类型。有许多类型的 R 对象。经常使用的是 -

• 向量
• 列表
• 矩阵
• 阵
• 列
• 因素
• 数据帧

这些对象中最简单的是向量对象，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。

在 R 编程中，非常基本的数据类型是称为向量的 R 对象，它包含不同类的元素，如上所示。请注意，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，其类将变为 array。

向量

当你想创建具有多个元素的向量时，你应该使用 c（） 函数，这意味着将元素组合成一个向量。

# Create a vector.
apple <- c('red','green',"yellow")
print(apple)

# Get the class of the vector.
print(class(apple))

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

列表

列表是一个 R 对象，其中可以包含许多不同类型的元素，例如向量、函数，甚至其中包含另一个列表。

# Create a list.
list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)

# Print the list.
print(list1)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

矩阵

矩阵是二维矩形数据集。可以使用 matrix 函数的向量输入来创建它。

# Create a matrix.
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

阵 列

虽然矩阵仅限于二维，但数组可以是任意数量的维数。数组函数采用 dim 属性，该属性创建所需数量的维度。在下面的示例中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素都是 3x3 矩阵。

# Create an array.
a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))
print(a)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

因素

因子是使用向量创建的 r 对象。它将向量以及向量中元素的不同值存储为标签。标签始终是字符，无论它是输入向量中的数字、字符还是布尔值等。它们在统计建模中很有用。

因子是使用 factor（） 函数创建的。nlevels 函数给出级别计数。

# 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))

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——

数据帧

数据框是表格数据对象。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，第二列可以是字符，第三列可以是逻辑。它是一个相等长度的向量列表。

数据帧是使用 data.frame（） 函数创建的。

# 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)

当我们执行上述代码时，它会产生以下结果——