R语言的数据结构
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R语言的数据结构，
前端之家小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
R具有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表
1 标量
标量是只含1个元素的向量，例如a<- 3、b <- "US"和c <- TRUE。它们用于保存常量
2 向量
R中的向量可以理解为1维的数组，每一个元素的mode必须相同.
函数c，是组合函数,可以用创建数组，如
x <- c(10:19)
b <- c("one","two","three")
x[2] 访问数组中第2个元素。这里没有下标，从 1 开始计算距离
x[c(2:4)] 访问数组中第2到4个元素
x[c(2,4)] 访问数组中第2个和第4个元素
3 矩阵
可以理解为2维数组，每个元素必须要有相同的mode，使用matrix进行创建，matrix的情势为：
matrix(data = NA,nrow = 1,ncol = 1,byrow = FALSE,dimnames = NULL)
该函数中，vector中为矩阵的元素，nrow表示行数，ncol表示列数，byrow为1个布尔向量表示是不是依照行动主进行填充，默许依照列为主，dimnames为可选的制定行和列的名称。
mdat <- matrix(c(1,2,3,11,12,13),nrow = 2,ncol = 3,byrow =TRUE,dimnames = list(c("row1","row2"),c("C.1","C.2","C.3"))) mdat[2,] 表示选取矩阵第1行元素
mdat[,2] 表示选取矩阵第2列元素
mdat[1,2] 表示选取矩阵第1行第2列元素
表示选取矩阵第1行的第1个第2个元素
4 数组
数组使用array进行创建，与向量或矩阵不同的是，array可以是多维的。array中的数据一样是相同mode的，array函数的像是以下：
array(data = NA,dim = length(data),dimnames = NULL)，
其中vector包括array中的元素，dim是1个向量指定array各个维度的大小，dimnames是1个list指定各个维度对应的名称。
dim1 <- c("A1","A2")
dim2 <- c("B1","B2","B3")
dim3 <- c("C1","C2","C3","C4")
z <- array(1:24,c(2,4),list(dim1, dim2,dim3))
z[1,3] 为 15 表示选取 x=1 y=2 z=3 的值，只有这1种选取方式
5 数据框：
数据框是我们经常使用的进行数据分析的数据存储方式，和数据库的每行对应1个记录，每列对应1个字段，数据框使用data.frame(name1=col1,name2=col2,...)进行创建，注意是列主导。
patientID <- c(1,4)
age <- c(25,34,28,52)
diabetes <- c("Type1","Type2","Type1","Type1")
status <- c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
p <- data.frame(patientID,age,diabetes,status,row.names=c('a','b','c','d'))
p[1:2] 表示选取第1列第2列数据
p[c("a"),c("diabetes","status")] 选取列表为"diabetes","status"，行名为"a"的数据
6 列表：
据类型中最为复杂的1种。1般来讲，列表就是1些对象（或成份，component）的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。例如，某个列表中多是若干向量、矩阵、数据框，乃至其他列表的组合。列表和Python中的dict很像，使用list进行创建，是行动主导的，list的情势为list(name1=object1,name2=object2,...)。
g <- "My First List"
h <- c(25,26,18,39)
j <- matrix(1:10,nrow = 5)
k <- c("one","three")
mylist <- list(title = g,ages = h,j,k)
mylist[['ages']][1] 获得名称ages的元素的第1个数据
mylist[c(1,2)] 取得第1个元素和第2个元素
实操进程以下：
@H_782_502@
@H_782_
502@
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