向量

  • 作用：存储数值型、字符型、逻辑型数据的一维数组;
  • 生成：函数 c(),seq()生成等差数列，还可以用运算符创建向量（a:b）；seq(from=,to=,by=,length=)
  • 查找：向量+[],[]确定位置，可以用c()定义位置
  • 筛选：在[]中定义关于向量的条件，eg: c[c*c>m]，或者用函数subset(),eg:subset(c,c的条件)
  • 相关函数：all()全为真时返回真，any()：至少有一个为真返回真；length():向量长度
  • 测试向量是否相等：all(x==y)或者用函数identical(x,y)

矩阵

  • 描述：R中矩阵是指定行数和列数的二维数组，矩阵中的元素类型必须一致即数值、字符、逻辑，用函数matrix创建；
  • matrix: matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = list(rnames,cnames))
  • 矩阵下标：用a,b确定元素，a或b可由c()代替来定义部分元素；
  • 矩阵的运算：%*% 乘法符号，加减不变，星号：数乘；
  • 矩阵索引：类似向量，不同在于矩阵是二维的，除行列外还可索引行列中的元素，eg:m[a,c(b,c)]表示矩阵m中a行从b到c的元素； 矩阵中元素筛选：条件定义类似向量。再结合索引；
  • 调用行和列的函数：apply(m,dimcod,f,fargs),m:矩阵，dimcod维度编号（1行2列）,f：调用的函数,fargs：可选参数集；eg:对矩阵每列应用mean(),apply(m,2,mean)

数据框

  • 描述：类似于矩阵，不同在于每列可以是不同类型的数据；因此应用广泛，由data.frame创建；
  • 索引：用符号$（列表中也是）;

因子（不太熟）

  • 描述：类别变量和有序类别变量在R中称为因子，factor以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值是1-k，k是类别变量中唯一值得个数，同时将一个由字符串（原始值）组成的内部向量映射到这些整数上。eg:c<-c(T1,T2,T1,T1),factor©=(1,2,1,1);加入参数oder=true,给定水平所对应的值会按一定顺序排列。（str()显示对象结构，summary()显示对象统计概要）

  • 相关函数：

    • tapply(a,f,g)a,数据集，f:因子集，g:调用函数【ifelse(test, yes或1, no或0)，变为因子】，tapply是按因子集分组，再按组使用函数；
    • split实现索引功能，有因子集返回相应位置的元素；

列表

  • 描述：列表是一些对象的有序集合，可以包含任何对象，因此最为复杂；用list()创建，列表中各组件的名称叫做标签，标签可以简写，无歧义都能被识别；
  • 操作：lapply()