R語言數據類型知識點總結
通常,在使用任何編程語言進行編程時,您需要使用各種變量來存儲各種信息。 變量隻是保留值的存儲位置。 這意味著,當你創建一個變量,你必須在內存中保留一些空間來存儲它們。
您可能想存儲各種數據類型的信息,如字符,寬字符,整數,浮點,雙浮點,佈爾等。基於變量的數據類型,操作系統分配內存並決定什麼可以存儲在保留內存中。
與其他編程語言(如 C 中的 C 和 java)相反,變量不會聲明為某種數據類型。 變量分配有 R 對象,R 對象的數據類型變為變量的數據類型。盡管有很多類型的 R 對象,但經常使用的是:
- 矢量
- 列表
- 矩陣
- 數組
- 因子
- 數據幀
這些對象中最簡單的是向量對象,並且這些原子向量有六種數據類型,也稱為六類向量。 其他 R 對象建立在原子向量之上。
數據類型 | 例 | 校驗 |
---|---|---|
Logical(邏輯型) | TRUE, FALSE |
v <- TRUE print(class(v)) 它產生以下結果 – [1] "logical" |
Numeric(數字) | 12.3,5,999 |
v <- 23.5 print(class(v)) 它產生以下結果 – [1] "numeric" |
Integer(整型) | 2L,34L,0L |
v <- 2L print(class(v)) 它產生以下結果 – [1] "integer" |
Complex(復合型) | 3 + 2i |
v <- 2+5i print(class(v)) 它產生以下結果 – [1] "complex" |
Character(字符) | ‘a’ , “good”, “TRUE”, ‘23.4’ |
v <- "TRUE" print(class(v)) 它產生以下結果 – [1] "character" |
Raw(原型) | “Hello” 被存儲為 48 65 6c 6c 6f |
v <- charToRaw("Hello") print(class(v)) 它產生以下結果 – [1] "raw" |
在 R 編程中,非常基本的數據類型是稱為向量的 R 對象,其保存如上所示的不同類的元素。 請註意,在 R 中,類的數量不僅限於上述六種類型。 例如,我們可以使用許多原子向量並創建一個數組,其類將成為數組。
Vectors 向量
當你想用多個元素創建向量時,你應該使用 c() 函數,這意味著將元素組合成一個向量。
# Create a vector. apple <- c('red','green',"yellow") print(apple) # Get the class of the vector. print(class(apple))
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
[1] "red" "green" "yellow" [1] "character"
Lists 列表
列表是一個R對象,它可以在其中包含許多不同類型的元素,如向量,函數甚至其中的另一個列表。
# Create a list. list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin) # Print the list. print(list1)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
[[1]] [1] 2 5 3 [[2]] [1] 21.3 [[3]] function (x) .Primitive("sin")
Matrices 矩陣
矩陣是二維矩形數據集。 它可以使用矩陣函數的向量輸入創建。
# Create a matrix. M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE) print(M)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
[,1] [,2] [,3] [1,] "a" "a" "b" [2,] "c" "b" "a"
Arrays 數組
雖然矩陣被限制為二維,但陣列可以具有任何數量的維度。 數組函數使用一個 dim 屬性創建所需的維數。 在下面的例子中,我們創建瞭一個包含兩個元素的數組,每個元素為 3×3 個矩陣。
# Create an array. a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2)) print(a)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
, , 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
因子是使用向量創建的 r 對象。 它將向量與向量中元素的不同值一起存儲為標簽。 標簽總是字符,不管它在輸入向量中是數字還是字符或佈爾等。 它們在統計建模中非常有用。
使用 factor() 函數創建因子。nlevels 函數給出級別計數。
# 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))
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
[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 數據幀
數據幀是表格數據對象。 與數據幀中的矩陣不同,每列可以包含不同的數據模式。 第一列可以是數字,而第二列可以是字符,第三列可以是邏輯的。 它是等長度的向量的列表。
使用 data.frame() 函數創建數據幀。
# 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)
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
gender height weight Age 1 Male 152.0 81 42 2 Male 171.5 93 38 3 Female 165.0 78 26
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