R语言初级教程(09): 向量(上篇)

作者: R语言和Python学堂 | 来源:发表于2018-10-14 22:58 被阅读3次

向量(vector)是R语言最基本的数据类型。向量中的元素必须为同一属性,常见的向量类型有数值型向量字符型向量逻辑型向量

由于内容有点多,将分三个博客来讲解,这篇博客主要讲向量的创建向量的属性向量元素的访问以及向量元素的修改

1. 创建向量

在R中,使用c()函数创建向量是最常用的方式。比如,下面的代码设定数值向量ages的内容为6个小孩的年龄4,7,6,5,6和7:

> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)   ## 数值型向量

这里的c(......)函数会把它所有的参数首尾相连而形成一个向量,其中函数可以传入任意数量参数。

函数名称“c”是单词"combine"的首字母,有“结合”的意思,很形象。

函数的参数也可以是向量,比如:

> new_ages <- c(12, ages, 17)

上面代码会在ages向量的前后分别添加12和17,形成一个新向量new_ages

若要查看向量内容,可直接输入向量/变量名称:

> ages
[1] 4 7 6 5 6 7
> new_ages
[1] 12  4  7  6  5  6  7 17

c()函数也可创建字符型向量和逻辑型向量,比如:

> colors <- c('red', 'black', 'blue', 'yellow')  ## 字符型向量
> colors
[1] "red"    "black"  "blue"   "yellow"
> booleans <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)  ## 逻辑型向量
> booleans
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

2. 向量的属性

拿到一个向量,你可能会问一些问题,比如:它是啥类型,向量长度多大等等。对于数值型向量,比如,你想知道它的平均值、最大值以及最小值等。

2.1 向量的类型

在R中,可以用class()函数来查看向量的类型,比如:

> class(ages)
[1] "numeric"
> class(colors)
[1] "character"
> class(booleans)
[1] "logical"

从上面结果可以看出,agescolorsbooleans分别属于数值型、字符型和逻辑型向量。

2.2 向量的大小

向量的大小是指向量中元素的个数,可以用length()函数来查看:

> length(ages)
[1] 6
> length(colors)
[1] 4
> length(booleans)
[1] 5

上面结果说明agescolorsbooleans向量分别有6,4和5个元素。

2.3 其它

对于数值型向量,可通过一些函数来了解向量中的数值情况,比如:

> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)
> mean(ages)    ## 平均值
[1] 5.833333
> max(ages)   ## 最大值
[1] 7
> min(ages)   ## 最小值
[1] 4

更多有关操作向量的函数将在后续博客介绍。

3. 访问向量中的元素

有时你可能只需要使用向量中的某些元素,这时要用到索引。在R中,[]来指定索引,索引从位置1开始。下面来看一些例子:

  • 获取向量ages的第四个元素
> ages[4]
[1] 5
  • 获取向量ages的第二、第三和第六个元素
> index <- c(2, 3, 6)
> ages[index]
[1] 7 6 7

或者一步到位:

> ages[c(2, 3, 6)]
[1] 7 6 7
  • 访问除第四个元素之外的其它元素
> ages[-4]   ## 访问除第四个元素外的其它元素
[1] 4 7 6 6 7
  • 访问大于5的元素
> ages[ages > 5]  ##通过逻辑运算访问所需元素
[1] 7 6 6 7

注意:元素访问操作不会改变原向量的内容。

4. 修改向量中的元素

我们可以通过赋值运算来改变向量中的内容,比如:

ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)
> ages
[1] 4 7 6 5 6 7
> ages[2] <- 10  ## 将向量的第二个元素改为10
> ages
[1]  4 10  6  5  6  7
> ages[ages<=6] <- 3  ## 将向量元素小于等于6的值都改为3
> ages
[1]  3 10  3  3  3  7
> ages <- ages[1:4]   ## 将向量截断为只包含前面四个元素
> ages
[1]  3 10  3  3
> ages <- NULL    ## 删除向量中的所有元素
> ages
NULL

5. 有名称的向量

上述向量中的元素都没有名称,其实在R中可以给向量中的每个元素命名。

5.1 创建有名称向量

可用c()函数直接创建有名称向量,比如:

> new_ages <- c(kim=7, rob=6, tony=12)  ## 向量元素的名称分别为'kim', 'rob', 'tony',值分别为7,6,12
> new_ages
 kim  rob tony 
   7    6   12 

对于无名称向量,利用names()函数可用给向量的每个元素命名,比如:

> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)   ## 无名称向量
> names(ages) <- c('bob', 'tom', 'lucy', 'andy', 'sandy', 'joe')   ## 向量元素命名
> ages
  bob   tom  lucy  andy sandy   joe 
    4     7     6     5     6     7 
> names(ages)  ## 输出向量名称
[1] "bob"   "tom"   "lucy"  "andy"  "sandy" "joe"  
5.2 元素访问

对于有名称向量,通过指标名称都可以访问元素,分四种情况:

  • ages[i]:返回向量元素的值和名称

  • ages[[i]]:只返回向量元素的值

  • ages[元素名称]:返回向量元素的值和名称

  • ages[[元素名称]]:只返回向量元素的值

> ages[2]
tom 
  7 
> ages[[2]]
[1] 7
> ages['tom']
tom 
  7 
> ages[['tom']]
[1] 7
5.3 删除元素的名称

利用as.vector()函数可以删除向量中元素的名称,比如:

> new_ages <- c(kim=7, rob=6, tony=12)
> new_ages
 kim  rob tony 
   7    6   12 
> as.vector(new_ages)
[1]  7  6 12

R向量的第一部分内容:向量的创建向量的属性向量元素的访问以及向量元素的修改就讲到这。

如若有遗漏,后期将会添加至本博客。


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