R语言——5种数据结构

2022-09-27 本文已影响0人生信大碗

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R语言是数据分析和可视化的软件，数据是起点。这篇文章就来给大家介绍一下R中的5种数据结构——向量、矩阵、数组、数据框、列表。

基本概念

首先，我们需要了解一些基本的概念：

1.数据集：即数据的集合，数据集中的每个数据称为该数据集的元素。

2.数据类型（模式）：根据分类方式的不同，可将数据分为不同的类型。如数值型变量、逻辑型变量、字符型变量：

图1 数值型变量（numeric，不加引号的数字）

图2 逻辑型变量（logical，不加引号的TRUE或者FALSE）

图3 字符型变量（character，加引号的各类数据）

注：函数class()查看对象的数据结构

5种数据结构

接下来，我们就来学习一下数据结构。数据结构就是数据的排列方式。R中主要有5种数据结构——向量、矩阵、数组、数据框、列表。

图4 R的5种数据结构

概念：

1.向量（vector）、矩阵（matrix）、数组（array）可以放到一起理解，就是同一类型的数据（数值型、逻辑型、字符型）排列成一维、二维、三维的形式。

2.数据框（dataframe）和矩阵一样也是二维结构，区别在于数据框各列的数据类型可以不同，但同一列的数据类型必须一致。

3.列表（list）就更加包容了，它能存放向量、矩阵、数组、数据框甚至其他列表。

创建与提取

通常情况下我们是将外部数据导入R进行处理和分析，很少直接在R中键入数据，所以创建不同数据结构的方法了解即可，从不同数据结构中提取元素的方法才是重点。

1. 向量的创建与提取：

使用函数c(data)创建向量。

使用[ N ]（中括号 + 数字）提取向量的第N个元素。

图5 向量的创建与提取

2. 矩阵的创建与提取

使用函数matrix(data=vector, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)创建矩阵：data是用来创建矩阵的数据；nrow、ncol分别指定行数、列数，默认为1；byrow表示是否按行填充，默认为FALSE；dimnames给行列命名，默认为空值NULL。

使用[ i , j ]（中括号 + 行、列数）提取矩阵的第i行第j列元素，也可用 [行名，列名] 来提取相应的元素。