R語言基本語法深入講解

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基本數據類型

數據類型

  • 向量 vector
  • 矩陣 matrix
  • 數組 array
  • 數據框 data frame
  • 因子 factor
  • 列表 list

向量

  • 單個數值（標量）沒有單獨的數據類型，它隻不過是向量的一種特例
  • 向量的元素必須屬於某種模式（mode），可以整型（integer）、數值型（numeric）、字符型（character）、邏輯型（logical）、復數型（complex）
  • 循環補齊（recycle）：在一定情況下自動延長向量
  • 篩選：提取向量子集
  • 向量化：對向量的每一個元素應用函數
  • 使用seq()創建向量
  • 使用rep()重復向量常數

矩陣

矩陣（matrix）是一種特殊的向量，包含兩個附加的屬性：行數和列數。所以矩陣也和向量一樣，有模式的概念，例如數值型或字符型。（但反過來，向量卻不能看作是隻有一列或一行的矩陣。）

  • 創建矩陣
  • 矩陣運算
  • 索引
  • 增加或刪除行（列）

數組

數組（array）是R裡一個更一般的對象，矩陣是數組的一個特殊情形。數組可以是多維的。例如一個三維的數組可以包含行、列和層（layer），而一個矩陣隻有行和列兩個維度。

array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
as.array(x, ...)
is.array(x)

列表

向量的元素要求都是同類型的，而列表（list）與向量不同，可以組合多個不同類型的對象

數據框

數據框類似矩陣，有行和列這兩個維度。然而，數據框與矩陣不同的是，數據框的每一列可以是不同的模式（mode）。例如，某列可能由數字組成，另一列可能由字符串組成。

因子

因子的設計思想來源於統計學中的名義變量（nominal variables），或稱之為分類變量（categorical variables）。這些變量的值本質上不是數字，而是對應為分類，例如民主黨、共和黨和無黨派，盡管它們可以用數字編碼。

算術運算

  • x + y 加法
  • x – y 減法
  • x * y 乘法
  • x / y 除法
  • x ^ y 乘冪
  • x %% y 模運算
  • x %/% y 整數除法

邏輯運算

  • x == y 判斷是否相等
  • x <= y 判斷是否小於等於
  • x >= y 判斷是否大於等於
  • x && y 標量的邏輯“與”運算
  • x || y 標量的邏輯“或”運算
  • x & y 向量的邏輯“與”運算（x、y以及運算結果都是向量）
  • x | y 向量的邏輯“或”運算（x、y以及運算結果都是向量）
  • !x 邏輯非
  • 邏輯值TRUE和FALSE可以縮寫為T和F（兩者都必須是大寫）。而在算術表達式它們會轉換為1和0

函數

 g <- function(x) {
  return(x+1)
}

函數也是對象

條件語句

if (r == 4) {
 x <- 1
} else {
 x <- 3
 y <- 4
}

循環語句

  • for
  • while
  • repeat

repeat沒有邏輯判斷退出條件，必須利用break（或者類似return()）的語句。當然，break也可以用在for循環中。

代碼格式化工具

library(formatR)

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