2021.4.12
持续更新中。。。

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《R语言实战2》、学术数据分析及可视化

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1. 数据类型

• 数值型
• 字符型（字符型都要加双/单引号）
• 逻辑型（T/F）
• 复数型

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2. 数据结构

    R中总共有5中数据结构，其中最小的数据结构是向量，最常用的数据结构是数据框。

2.1 向量

#创建
df <- c(1:100, 'a', '1')
#访问
df[2]

说明：
    ① 向量中个元素之间以逗号隔开
    ② 各个元素的类型要一致
    ③ i是下标，从1开始

2.2 矩阵

#创建
df <- matrix(1:100, nrow=25, byrow = T)
#访问第二行所有列
df[2,]

说明：
    ① 当数组维数为2时，是矩阵matrix()
    ② 各个元素的类型要一致
    ③ 默认是按照列排列，通过byrow = T变成按行排列
    ④维数大于2时就是数组array()

2.3 数据框

#创建
patienID <- c(1, 2, 3, 4)
age <- c(25, 34, 28, 52)
diabetes <- c('Type1', 'Type1', 'Type2', 'Type1')
status <- c('Poor', 'Improved', 'Excellent', 'Poor')
patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)
#访问列
pathentdata$age

说明：
    ① 数据框中可有多种数据形式，但是每一列的数据类型必须一致

2.4 因子

diabetes <- c('Type1', 'Type1', 'Type2', 'Type1')
diabetes <- factor(diatetes)

说明：
    ① 变量一般分为三种类型：名义型变量、有序型变量和连续型变量
    ②名义型变量指没有顺序之分的类别变量，有序型变量表示一种顺序关系而非数量关系，连续性变量就是一种数字关系
    ③一般数据不是数字的都是因子，它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现

2.5 列表

• 创建：list()
• 访问：mylist[["ages"]]
• 说明：可以包含多种数据结构