R语言的数据对象

 R语言的数据对象可以从两个角度进行划分。

1、从存储角度划分R对象

可以划分为数值型、字符串型、逻辑型、复数型、raw型和缺省值。

（1）数值类型（numeric）

可以是整数、小数、科学计数的方式。默认为双精度型数据。

（2）字符型（character）

以双引号或单引号夹起来的数据，如"k88.net"。

（3）逻辑型（logical）

只有TRUE和FALSE两种值。

（4）复数型（complex）

形如a +  bi的数据。

（5）raw数据

二进制形式保存的数据。

（6）缺省值（missing value）

NA（not available）或者null

可以使用判别函数判别数据对象的类型。

is.numeric(x)    #x是否为数值型

is.integer(x)    #x是否为整数类型

is.double(x)   #x是否为双精度型数据

is.complex(x)  #x是否为复数类型

is.character(x) #x是否为字符串类型

is.logical(x)   #x是否为逻辑型

is.null(x)   #x是否为null值

is.na(x)   #x是否为NA值

在R编辑环境中，>后可以输入自己的内容。

2、从结构角度划分R对象

R的数据对象从结构角度来看包括向量、矩阵、数组、数据框、列表、因子。

（1）向量（vector）

有相同基本类型元素组成的序列，相当于一维数组。

（2）矩阵(matrix)

将数据用行和列排列的长方形二维数据，其单元必须是相同的数据类型。

（3）数组（array）

既可以看做是有多个下标的且类型相同的元素的集合，也可以看做是向量和矩阵的推广，一维数组是向量，二维数组是矩阵。

（4）因子（factor）

分类型数据经常要把数据分成不同的水平或因子（factor），如性别包含男和女两个因子。

（5）列表（list）

向量、矩阵和数组的元素必须是同一类型的数据。如果一个数据对象需要含有不同的数据类型，则可以采用列表。

（6）数据框（data frame）

是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型的数据。