向量包括原子向量和列表，原子向量的所有元素必须具有相同的类型，所以当把不同的数据结合在一起形成向量时，它们就会被强制转换（转换顺序为由低到高转换，强制转换经常是自动进行的）。
数据类型灵活性由低到高的排列顺序为：
逻辑性<整形<双精度型<字符型
eg:字符型和整形便会组成字符型
image.png
列表的元素可以是任意类型，甚至包括列表，使用list(）来构建
image.png
列表有时称为递归向量，因为一个列表可以包含其他列表，这使其从根本上不同于原子向量。
image.png
c()可以把多个列表合并成一个列表。如果原子向量和列表结合在一起，c()会强制将向量转成列表，然后在将他们结合在一起。
image.png
image.png
再调用read.csv()函数时，对na.strings参数进行设置通常是个好办法
因子型转为数值型：先转为字符型，再转为数值型
因子型虽然看上去很像字符型向量，但它其实是整形。
read.csv("xxx.csv",na.strings=".")
image.png
data.frame构建
data.frame属于S3类，所以他的类型反映了构建它的基础向量：列表。
可以使用data.frame来构建数据框，但是data.frame()的默认行为会把字符串转换为因子，使用参数stringAsFactors=F来禁止这种转换
当进行行列向合并时，两个数据框的行数必须保持一致，行的名字可以忽略，当进行行行合并的时候，列的名字和列数都必须一致。如果两个数据框没有相同的列，可以使用
plyr：rbind.fill()进行合并.
经常以为使用cbind可以将向量合并到一起来创建数据框，这是错误的，因为cbind创建的是一个矩阵，除非其中有一个参数本身就是数据框
特殊列
由于数据框是一个向量列表，所以数据框也可能有一列是由列表组成的：
image.png
但是当对列表使用data.frame（）,它会将列表中的每个元素放在自己的列中，所以便会报错。使用I（）便可以避免这个错误，它会使data.frame() 把列表看作一个单元（但是行数必须一致）。
image.png
同样数据框中的某一列也可以是矩阵或者数组，只要函数一致。
image.png
网友评论