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 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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