增

> v = c(1,2,3,4)
> v
[1] 1 2 3 4
> class(v)
[1] "numeric"
> v[1]
[1] 1
> v[5]
[1] NA
> v[5]=5
> v
[1] 1 2 3 4 5
> 

R语言的索引是从1开始的

当我们访问不存在的索引的时候，他不会报错，而是以NA代替，类似于python里面的None,大家注意比较一下！
在这里，我直接为索引为5的元素赋值，然后打印，即可增加一个元素。

插入多个元素

类似于python的切片语法，但是注意，两端都是闭区间哦。

> v[6:8]=c(6,7,8)
> v
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
> cat(v)
1 2 3 4 5 6 7 8
>

当前向量长度是8，可以在第10个位置进行赋值吗？
让我们来试一下，他是可以的！

> v[10]=10
> v
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8 NA 10

由于9的位置，我们没有赋值，所以NA填充。

删

> v
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8 NA 10
> v[-9]#与python不一样，‘-’代表删除
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8 10
> v#返回的只是副本，所以在这里打印还是存在NA
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8 NA 10
> v <- v[-9]#重新赋值
> v#NA被删除成功
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8 10
> 

多个删除

> v
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8 10
> v[-1:-3]#与v[-3:-1]一样的结果，只是删除的顺序不一样
[1]  4  5  6  7  8 10
> v
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8 10
> v[-3:-1]
[1]  4  5  6  7  8 10
> 

改

> v
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8 10
> v= v+1#支持加减乘除矢量化运算
#传统for(1-5) v[i] = c[i] 迭代计算
            #矢量化运算效率 > 迭代计算
> v
[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 11
> v[1] = 11#修改一个元素
> v
[1] 11  3  4  5  6  7  8  9 11
> v[2:3] <- c(22,33)#修改多个元素
> v
[1] 11 22 33  5  6  7  8  9 11
>

查

> v
[1] 11 22 33  5  6  7  8  9 11
> v[1]#获取一个
[1] 11
> v[1:3]#多个
[1] 11 22 33

下面这个函数很神奇

> v
[1] 11 22 33  5  6  7  8  9 11
      T   F   T   F  T  F T  F T
> v[c(T,F)]#逻辑型索引,循环索引
[1] 11 33  6  8 11
> 

向量起名字

> vtest =c(a=1,b=2,c=3,d=4)#创建向量并赋名字
> vtest
a b c d 
1 2 3 4 
> vtest[1:2]#依然支持索引切片
a b 
1 2 
> vtest['a']
a 
1 
> vtest['a':'b']#不支持名字切片
Error in "a":"b" : NA/NaN argument
In addition: Warning messages:
1: NAs introduced by coercion 
2: NAs introduced by coercion 
> 

> v1 <- c(1,2,3,4)
> v2 <- c(1,2,3,4)
> v1
[1] 1 2 3 4
> v2
[1] 1 2 3 4
> v1+v2
[1] 2 4 6 8
> v1/v2
[1] 1 1 1 1
> v1*v2
[1]  1  4  9 16
> v1-v2
[1] 0 0 0 0
> 
#向量的矢量化操作 

常用的小操作

        #排序
        v = c(1,3,2,4,-1,0,1,3,2,4)
        # ?sort 查看帮助文档
        sort(v)
        # tab
        sort(v,decreasing = T)

        v = c('b','c','a')
        sort(v)
        sort(v,decreasing = T)
        
        #查看数据类型
        v = 1:5
        is.character(v)
        is.numeric(v)

特殊值的说明

      R语言 ： 
      NA 缺失值 【*】
      NAN 无意义数
      InF 正无穷 
      -InF 负无穷 
      NULL 没有赋值
      
      v = c(NA,NULL,sqrt(-1),1/0,-1/0)

好啦，就分享到这里吧，其他的大家再去查阅。如果有用，点个赞哟，这是我继续写文的动力！！谢谢