R对象的类型
1、原子向量
x1<-c(1:5)
x1为原子型向量
x1<-5
length x1
#1
x1为长度为1的原子向量
原子向量只能是一种类型的数据，其值储存在一维向量中。原子向量可以储存的数据类型有：整型（integer）、双整型（double）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数类型（complex）、原始类型（raw）。
每种原子向量都有特定的书写规范，这样R才能够准确识别，进行过运算。
下面介绍R的六种原子向量
1、双整型，又称数值型
特点：存储普通的数值型数据；可大可小，可正可负，小数点可有可无。在R中键入的数据都默认以双整型（数值型）储存。
2、整型
可通过typeof函数查看R对象的数据类型
特点：不需要小数点。明确设定整型的方法是数值之后加L。
整型和双整型的特点比较：a、数据处理更常用双整型数据 b、1和1L的储存方式不同，整型的定义方式要比双整型更加精确 c、采用整型进行运算，有时会产生浮点误差。
3、字符型
特点：储存文本。书写要加双引号。字符型向量中的单个元素成为字符串（string），可以包含字母、数字或者符号。
4、逻辑型
特点：储存TRUE和FALSE，是R中布尔数据的表现形式。键入方式 TRUE或FALSE ，R默认将 T 和 F 当做TRUE和FALSE的缩写。
5、复数类型和原始类型
特点：这两种数据类型使用较少。书写规范：复数类型为 数字+数字i ；原始类型为 raw（数字）。
属性（attribute）
定义：属性是加给R对象的额外信息，不影响R的取值，在一些函数运算中会根据对象的属性决定是否进行特定操作。可以将属性理解为元数据（metadata），作用就是将与该R对象的相关信息以便捷的方式储存起来并附加给该对象。
可以用attributes函数查看对象有哪些属性，NULL表示空值，即没有任何意义。
原子向量最常见的三种属性为：名称（name）、维度（dim）和类（class）
每个属性都有相应的辅助函数，上述三种属性的辅助函数为：names（），dim（）和class（）。
1、names函数：可以将一串字符向量赋给对象。字符向量的长度应该等于对象的长度。每个字符元素对应于对象中相应位置的元素。要想一次性删除names，可以将NULL赋给names函数。
如上图，也可以在键入元素时直接添加名字
2、dim函数：dim可将维度属性赋给原子向量（原子向量是一维向量）使其成为n维数组（array）。
函数dim（x，y），x表示行，y表示列。填充数组的过程，先填充列，再填充行。除了dim函数也可以选择matrix函数和array函数，这两种函数有更多的参数，可以调节运算过程。
矩阵
矩阵将数值存储在二维数组中。对应的函数为matrix。
matrix可以设定的参数：行数（nrow）、列数（ncol），先填满列（byrow=FALSE）
数组
array函数可以生成n维数组。
array（原子向量，dim=c（维度信息））
类（class）
类属于属性的一种。更改原子向量的维度不会更改数据类型，但是会更改class属性（类）。个人对类的理解就是将一种类型的数据以不同种类的形式表现，就是说将数据换个表现形式，比如说将一维的数据用二维的方式排列，将秒数换算成天数。
上图所示：die原本是一维的数值向量，变成二维后依然是数值向量，数据类型没有改变，但是class变了
attributes函数可以查看对象的属性，但不一定显示class，如果想查看class需要使用class函数搜索
如图显示：ashape1的class属性为matrix
如果一个函数没有class属性，class函数会返回该函数的数据类型
R及R包中有很多类，每个类都有自己的帮助页面，在这些类中，有一种类特别重要，那就是因子（factor）。
因子在R中用来存储分类信息。生成因子的函数factor可以将向量中的值转化为整数，存储在整数型向量中，并将两个属性添加到该整型向量，一个level属性和一个类属性，level储存显示因子值的一组标签，类属性即为factor。
使用unclass函数查看R如何储存因子：factor将字符串转化为整数型储存，每个不同的整数对应相应的标签（levels）
可以使用as.character函数将一个因子转换成字符串
强制转换数据类型
R的强制转换是指：将不同的数据类型放入一个向量，R会自动讲这些数据转换为同一种数据。
强制转换的规则：向量中含有字符串，R会将所有元素转换为字符型；向量中只含有逻辑型和数值型元素，R将所有元素转换为数值型。在逻辑型元素转换为数值型元素时，TRUE被转换为1；FALSE被转换为0。对逻辑型向量进行运算，R也会进行强制转换字符型为数值型。
如果想将一种类型的数据转换为另一种特定类型可以用as系列函数
列表
列表是R的一种基本对象类型。列表是将数据组织在一维集合中，类似于原子型向量，但是列表组织的是R对象，不是具体的单个元素，列表中可以有不同的数据类型。创建向量需要用list函数。
[[1]]表示列表中的第几个元素，[1]表示列表中第几个元素的子元素。列表中的元素也可以有独立的索引系统，比如列表的元素中含有列表。
数据框（data frame）
数据框是列表的二维版本，每一列是一个向量，列与列之间的数据类型可以不同，同一列内的数据类型必须相同。
注意两点：1、可以给数据框中的每个向量起名字，如上图的gene、expressionlevel、foldchange。2、每列向量必须等长，或者在R的循环规则下可以变成等长向量。
数据框的的数据类型属于列表（list），str函数可以查看有哪些对象组织在了该列表或者数据框中，如上图R自动将gene列表中的字符串转换成了因子。如果不想让R将字符串自动转换为因子，可以在data.frame函数中添加参数：stringasfactors=FALSE
加载数据
.csv文件是逗号分隔值文件（comma seperated values），是目前最常用的储存数据的纯文本文件。
加载外部的数据集（dataset）：在Rstudio的右上方，点击import dataset按钮，选择要添加的数据类型，这里要注意，添加数据之前，应将数据文件放置到Rstudio的工作目录。在导入文件时，可以根据导向设定一下所要读取文件的分隔符、是否把第一行当做变量名称、是否默认把字符串转换成因子（一般情况下都不要这么干）。可以在控制面板中通过head函数或者tail函数查看前几行或者后几行数据。
保存数据
将数据框保存为文本文件如.csv：用writ.csv函数，函数的局用法可以通过？writ.csv查询，在使用该函数时有三个参数很重要如图：
第一个参数是对象名；第二个参数是保存生成的文件名，注意要标明格式；第三个就是row.names，这个参数一般都把它设置为FALSE，不然每次打开可能会都要重新生成行号。
保存的文件一般都会保存到目前的工作目录下。如果要更改路径可以选择Rstudio中Session-set working directory中设置。在Tools-Global options中也可以设置default working directory（when not in a project）。我在tools选项中设置了默认工作路径为D盘，我打开放在桌面的 .R 程序时，文本文件并没有保存到D盘，还是保存到了桌面，我想可能是因为此时的project就是在桌面的原因吧，如果这个时候想要把文本保存到D盘，就得借助于Session选项。
R对象按其数据结构可以分为五种，如下图，总结的非常清晰明了：
储存R的数据时，可以选择CSV，也可以选择R自带文件格式。选择CSV的优势就是文件可以共享，都能读出来。选择R自带格式的优势是占用空间小，但是除了R以外，基本上不能被其他软件打开。
读取excel文件时，先将excel另存为csv格式，然后再用R导入，这样能确保转换导入效果最好。
也可以将剪切板中的内容导入R
当导入非文本文件时，用文件所对应原始软件的导出功能将该文件导出为文本文件如csv，是将数据转录为文本的最安全也是自由度最高的方法。如果不能通过原始软件导出，那就只能借助于R包了。
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