R语言 | 第四讲：R语言数据类型及结构

撰稿人： 统计小可爱

当学会R语言的数据导入，我们便可以着手进行数据处理和分析了。但在此之前，我们还需要了解一下R语言可以处理的数据类型以及储存数据的结构。

 数据类型

R对象的类型（模式）包括：

数值型 Numeric

如 : 100, 0, -4.335；

字符型 Character

如 :“China”；

逻辑型 Logical

如： TRUE, FALSE；

因子型 Factor

名义型变量或有序型变量。

复数型 Complex

如：2 3i。

 数据结构

R语言中的数据结构，主要包括向量、矩阵、数组、数据框和列表等几种形式，如图示。下面我们就来逐个介绍每一种数据结构。

图片来源于：

《R in Action：Data Analysis and Graphics with R》

01

向 量(Vector)

向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据等的一维数组。执行组合功能的函数 c( ) 可用来创建向量。（注：c为小写）

例：

值得注意的是，单个向量中的数据类型是固定的，比如数值型向量中的元素就必须全为数值，而文本型向量中的元素必须全部为文本。

02

矩 阵(Matrix)

矩阵是一个二维数组，是数组的一个特例。每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。可以通过函数matrix()来创建矩阵。一般使用格式为：

mymatrix<-matrix(vector, nrow=, ncol=, byrow=,dimnames=list(rownames, colnames))

vector：包含矩阵的元素；

nrow：指定行的维数；

ncol：指定列的维数；

dimnames： 包含了可选的，以字符型向量表示的行名和列名；

byrow：表明矩阵按行填充(byrow=TRUE)还是按列填充(byrow=FALSE)，默认按列填充。

例：

03

数  组(Array)

数组与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可以通过array函数创建。

例：

04

数 据 框(Data Frames)

数据框是由一个或几个向量和（或）因子构成，它们必须是等长的，但可以是不同的数据类型（数值型、字符型等）的数据。它与SAS、SPSS和Stata中看到的数据集类似，是R种最常处理的数据结构。数据框可以通过data.frame( )函数创建。

例：

05

列  表(List)

列表就是一些对象（或成分）的有序集合。列表可以包含任何类型的对象，包括若干向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表的组合。可以使用函数list( )创建列表。

例：

06

因  子(Factor)

类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子。因子是R语言中比较特殊的一个数据类型，它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。通常用函数factor( )来创建因子。

例：