R 教程
数据结构
数据结构用于存储和组织数据值。
R 语言提供了多种内置数据结构，每种结构以不同方式处理数据：
- 向量 (Vectors)
- 列表 (Lists)
- 矩阵 (Matrices)
- 数组 (Arrays)
- 数据框 (Data Frames)
后续我们将详细探讨这些结构，以下是它们的简要介绍：
向量
向量是 R 中最基础的数据结构，包含相同类型的元素序列。
实例
# 创建字符串向量
fruits <- c("banana", "apple", "orange")
# 打印向量
fruits
列表
列表可以存储不同类型的数据，支持组合数字、字符串、向量甚至其他列表。
实例
# 创建混合列表
thislist <- list("apple", "banana", 50, 100)
# 打印列表
thislist
矩阵
矩阵是二维数据结构，所有元素类型相同，类似行列组成的表格。
实例
# 创建 3 行 2 列矩阵 thismatrix <- matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow = 3, ncol = 2) # 打印矩阵 thismatrix
通过 nrow 和 ncol 参数控制矩阵维度。
数组
数组是矩阵的扩展，支持多维数据存储，元素类型必须一致。
实例
# 创建 1-24 的一维数组 thisarray <- c(1:24) thisarray # 创建 4x3x2 的三维数组 multiarray <- array(thisarray, dim = c(4, 3, 2)) multiarray
数组适用于处理三维及以上维度数据。
数据框
数据框类似电子表格，支持多列不同类型的数据存储。
实例
# 创建数据框
Data_Frame <- data.frame (
Training = c("Strength", "Stamina", "Other"),
Pulse = c(100, 150, 120),
Duration = c(60, 30, 45)
)
# 打印数据框
Data_Frame
总结
| 数据结构 | 存储内容 | 类型一致 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| 向量 | 单值序列 | 是 | 简单序列处理 |
| 列表 | 混合类型 | 否 | 异构数据集合 |
| 矩阵 | 二维数值 | 是 | 数值表格运算 |
| 数组 | 多维数据 | 是 | 高维数据处理 |
| 数据框 | 多列表格 | 否 | 结构化数据分析 |
接下来我们将深入讲解每种数据结构的具体应用。
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