R 语言数据类型

内容来源：https://www.runoob.com/r/r-data-types.html

数据类型指的是用于声明不同类型的变量或函数的一个广泛的系统。
变量的类型决定了变量存储占用的空间，以及如何解释存储的位模式。
R 语言中的最基本数据类型主要有三种：
数字
逻辑
文本
数字常量主要有两种：

一般型	123 -0.125
科学计数法	1.23e2 -1.25E-1

逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型（Boolean），常量值只有 TRUE 和 FALSE。
注意：R 语言区分大小写，true 或 True 不能代表 TRUE。
最直观的数据类型就是文本类型。文本就是其它语言中常出现的字符串（String），常量用双引号包含。在 R 语言中，文本常量既可以用单引号包含，也可以用双引号包含，例如：

> 'runoob' == "runoob"
[1] TRUE

有关于 R 语言的变量定义，并不像一些强类型语言中的语法规则，需要专门为变量设置名称和数据类型，每当在 R 中使用赋值运算符时，实际上就是定义了一个新的变量：

a = 1
b <- TRUE
b = "abc"

按对象类型来分是以下 6 种（后面会详细介绍这几种类型）：

• 向量（vector）
• 列表（list）
• 矩阵（matrix）
• 数组（array）
• 因子（factor)
• 数据框（data.frame)

image.png

向量
向量（Vector）在 Java、Rust、C# 这些专门编程的的语言的标准库里往往会提供，这是因为向量在数学运算中是不可或缺的工具——我们最常见的向量是二维向量，这种向量在平面坐标系中必然会用到。
向量从数据结构上看就是一个线性表，可以看成一个数组。
R 语言中向量作为一种类型存在可以让向量的操作变得更加容易：

> a = c(3, 4)
> b = c(5, 0)
> a + b
[1] 8 4
>

c() 是一个创造向量的函数。
这里把两个二维向量相加，得到一个新的二维向量 (8, 4)。如果将一个二维向量和三维向量做运算，将失去数学意义，虽然不会停止运行，但会被警告。
我建议大家从习惯上杜绝这种情况的出现。
向量中的每一个元素可以通过下标单独取出：

> a = c(10, 20, 30, 40, 50)
> a[2]
[1] 20

注意：R 语言中的"下标"不代表偏移量，而代表第几个，也就是说是从 1 开始的！
R 也可以方便的取出向量的一部分：

> a[1:4] # 取出第 1 到 4 项，包含第 1 和第 4 项
[1] 10 20 30 40
> a[c(1, 3, 5)] # 取出第 1, 3, 5 项
[1] 10 30 50
> a[c(-1, -5)] # 去掉第 1 和第 5 项
[1] 20 30 40

这三种部分取出方法是最常用的。
向量支持标量计算：

> c(1.1, 1.2, 1.3) - 0.5
[1] 0.6 0.7 0.8
> a = c(1,2)
> a ^ 2
[1] 1 4

之前讲述的常用的数学运算函数，如 sqrt 、exp 等，同样可以用于对向量作标量运算。
"向量"作为线性表结构，应该具备一些常用的线性表处理函数，R 确实具备这些函数：
向量排序：

> a = c(1, 3, 5, 2, 4, 6)
> sort(a)
[1] 1 2 3 4 5 6
> rev(a)
[1] 6 4 2 5 3 1
> order(a)
[1] 1 4 2 5 3 6
> a[order(a)]
[1] 1 2 3 4 5 6

order() 函数返回的是一个向量排序之后的下标向量。
向量统计
R 中有十分完整的统计学函数：

函数名	含义
sum	求和
mean	求平均值
var	方差
sd	标准差
min	最小值
max	最大值
range	取值范围（二维向量，最大值和最小值）

向量统计实例：

> sum(1:5)
[1] 15
> sd(1:5)
[1] 1.581139
> range(1:5)
[1] 1 5

向量生成
向量的生成可以用 c() 函数生成，也可以用 min:max 运算符生成连续的序列。
如果想生成有间隙的等差数列，可以用 seq 函数：

> seq(1, 9, 2)
[1] 1 3 5 7 9

seq 还可以生成从 m 到 n 的等差数列，只需要指定 m, n 以及数列的长度：

> seq(0, 1, length.out=3)
[1] 0.0 0.5 1.0

seq 还可以生成从 m 到 n 的等差数列，只需要指定 m, n 以及数列的长度：

> seq(0, 1, length.out=3)
[1] 0.0 0.5 1.0

rep 是 repeat（重复）的意思，可以用于产生重复出现的数字序列：

> rep(0, 5)
[1] 0 0 0 0 0

向量中常会用到 NA 和 NULL ，这里介绍一下这两个词语与区别：

NA 代表的是"缺失"，NULL 代表的是"不存在"。
NA 缺失就像占位符，代表这里没有一个值，但位置存在。
NULL 代表的就是数据不存在。

如

> length(c(NA, NA, NULL))
[1] 2
> c(NA, NA, NA, NULL)
[1] NA NA NA

逻辑型

逻辑向量主要用于向量的逻辑运算，例如：

> c(1,2,3)>2
[1] FALSE FALSE  TRUE

which 函数是十分常见的逻辑型向量处理函数，可以用于筛选我们需要的数据的下标:
如：

> a=c(1,2,3,4,5)
> b=a>2
> print(b)
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
> which(b)
[1] 3 4 5

如我们需要一个线性表中筛选大于等于 60 且小于 70 的数据：

> vect = c(10,20,55,63,66,67,89,111,334)
> print(vect[which(vect >=60 & vect <70)])
[1] 63 66 67

类似的函数还有 all 和 any,all() 用于检查逻辑向量是否全部为 TRUE，any() 用于检查逻辑向量是否含有 TRUE：
如

> all(c(TRUE, TRUE, TRUE))
[1] TRUE
> all(c(TRUE, TRUE, FALSE))
[1] FALSE
> any(c(TRUE, TRUE, FALSE))
[1] TRUE
> any(c(FALSE,FALSE, FALSE))
[1] FALSE

字符串
字符串数据类型本身并不复杂，这里注重介绍字符串的操作函数：
如：

> toupper("Runoob") # 转换为大写
[1] "RUNOOB"
> tolower("Runoob") # 转换为小写
[1] "runoob"
> nchar("中文", type="bytes") # 统计字节长度
[1] 4
> nchar("中文", type="char") # 总计字符数量
[1] 2
> substr("123sf456fsd789", 1, 5) # 截取字符串第1位 到第5位
"123sf"
> substring("123sf456fsd789", 5)  # 截取字符串，从 5 位到结束
[1] "f456fsd789"
> as.numeric("12") # 将字符串转换为数字
[1] 12
> as.character(12.34) # 将数字转换为字符串
[1] "12.34"
> strsplit("2019;10;1", ";") # 分隔符拆分字符串
[[1]]
[1] "2019" "10"   "1"
> gsub("/", "-", "2019/10/1") # 替换字符串
[1] "2019-10-1"

在 Windows 计算机上实现，使用的是 GBK 编码标准，所以一个中文字符是两个字节，如果在 UTF-8 编码的计算机上运行，单个中文字符的字节长度应该是 3。

R 支持 perl 语言格式的正则表达式：

如：

> gsub("[[:alpha:]]+", "$", "Two words")
[1] "$ $"

矩阵

R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。

首先看看矩阵的生成：

> vector=c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
> matrix(vector, 2, 3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

矩阵初始化内容是由一个向量来传递的，其次要表达一个矩阵有几行、有几列。
向量中的值会一列一列的填充到矩阵中。如果想按行填充，需要指定 byrow 属性：

> matrix(vector, 2, 3, byrow=TRUE)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6

矩阵中每一个值都可以被直接访问
如：

> m1 = matrix(vector, 2, 3, byrow=TRUE)
> m1[1,1] # 第 1 行 第 1 列
[1] 1
> m1[1,3] # 第 1 行 第 3 列
[1] 3

R 中的矩阵的每一个列和每一行都可以设定名称，这个过程通过字符串向量批量完成：

> colnames(m1) = c("x", "y", "z")
> rownames(m1) = c("a", "b")
> m1
  x y z
a 1 2 3
b 4 5 6
> m1["a", ]
x y z
1 2 3

矩阵的四则运算与向量基本一致，既可以与标量做运算，也可以与同规模的矩阵做对应位置的运算。
矩阵乘法运算：

image.png

> m1 = matrix(c(1, 2), 1, 2)
> m2 = matrix(c(3, 4), 2, 1)
> m1 %*% m2
     [,1]
[1,]   11

逆矩阵：

image.png

> A = matrix(c(1, 3, 2, 4), 2, 2)
> solve(A)
     [,1] [,2]
[1,] -2.0  1.0
[2,]  1.5 -0.5

apply() 函数可以将矩阵的每一行或每一列当作向量来进行操作：

> (A = matrix(c(1, 3, 2, 4), 2, 2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4
> apply(A, 1, sum) # 第二个参数为 1 按行操作，用 sum() 函数
[1] 3 7
> apply(A, 2, sum) # 第二个参数为 2 按列操作
[1] 4 6