R语言数据类型基础1 数值型、逻辑型与文本型
R語言數據類型基礎1 數值型、邏輯型與文本型
我看的R語言教材是李東風老師寫的,已經跟著寫了一周的代碼了,但是可能是缺乏練習和總結,我相當于是打了遍字而已。所以現在又回頭總結一下,里面一些太過細節的操作我就不再贅述了,只想在此處歸納總結一些最基礎和最常用的操作。
眾所周知 ,R語言是一個針對向量進行操作的語言,首先說一下R語言中怎么定義一個向量。
最簡單的,只需要利用c()函數即可,如下所示:
接下來,針對不同的向量類型,給出一些常用的操作說明。
數值型向量
基本的一些操作
length(x)#這個是用來求向量x的長度 numeric(x)#生成一個長度為x,但每個元素都是0的數值型向量 + - * / ^ #分別代表加減乘除和乘方值得注意的點,在R語言中,向量和向量可以進行運算
但是在用如加減乘除等運算時,都是對應元素進行加減乘除,如果想做如內積、外積運算時,得確定一下相應的運算符
另外一些操作
%/% #這是整除符號 %% #這是求余符號 sort() #進行排序 rev() #排列次序反轉 order() #返回排序后的**下標**(這個好像也不怎么用?)基本的一些統計函數
這里的函數可太基本了,感覺哪個語言可能都自帶了 sum(求和) mean(求平均值) var(求樣本方差) sd(求樣本標準差), min(求最小值) max(求最大值) range(求最小值和最大值) cumprod(累乘) cumsum(累加)除了對已經有的向量進行操作,我們當然還得學會如何創造生成一些向量
在這里就記住一個seq得了,當然還有rep,但是也不怎么用到 seq(x,y,by=2)#這就是生成從x到y的序列,步長為2 seq(x,y,length.out=100)#這就是生成從x到y的序列,序列的長度為100 相當于一個是按照步長生成,一個是先確定了長度再進行生成數值向量還包括了復數向量,但是在此就不贅述了(畢竟也不是很能用到?)
邏輯型向量
邏輯型的取值只有兩種,即TRUE和FALSE,當然也可以簡寫為T和F.
除了這兩種之外,其實還可以算有缺失值,在R語言中,我們用NA來表示缺失值。
我們可以如下來得到一個邏輯型向量
在這樣一段程序運行完后,我們就得到了一個邏輯型向量a1,它的取值是(FALSE,TRUE,TRUE)
(我發現我還不太會將R語言的結果也放出來,這是不是要用R markdown啊?等我學會了之后寫博客肯定會好看且清楚很多)
我覺得還比較有用的函數就是is.na(x),因為經常會遇見,其作用是判斷x向量是否為缺失值。大家都知道,R語言是一個向量型語言,故而它實際上會對x這個向量中的每一個元素進行一下驗證。看看里面每一個元素是否是缺失的,然后會返還一個邏輯值,也就是T或者F。
類似的還有:
邏輯型還有一些其他操作,但是我覺得目前需要消化經常用到的就是這些了。
文本型向量
文本型向量也就是字符型向量,在這里我覺得值得去記憶,最基礎的就是取子串、類型轉換,不過還需要掌握一下paste()函數和字符串長度。
直接放上代碼吧
paste()函數
取子串的操作
substr(x, start, stop)#這是對一個字符串進行操作,而不是對一個字符串向量進行操作噢 #其含義是指,取出x這個字符串的從第start個位置一直取到stop位置。 而substr(x,start,stop)中的x如果是個向量的話,那么很顯然,我們是對x的每個元素都進行這種取子串的操作類型轉換
as.numeric()#轉換成數值型 as.character()#轉換成字符型還有一個功能,個人感覺比較有用,即子串替換
利用gsub()函數即可實現
以上就是最基礎的三種數據類型的簡單操作啦!
總結一下就是數值型我們有排序、簡單統計函數、生成序列,邏輯型有判斷,文本型有替換子串、取子串、轉換類型、連接
這些都不是很難,我感覺真正需要再總結一下的應該是R語言中的各個數據結構。
比如列表list,數據框data.frame(或者說tibble),因子factor這一些。
如果有大佬愿意帶我學習的話就好了
總結
以上是生活随笔為你收集整理的R语言数据类型基础1 数值型、逻辑型与文本型的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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