R编程中的数据结构

数据结构对于理解非常重要。数据结构是我们将在R中日常处理的对象。对于初学者来说，处理对象转换是最常见的绝望根源。我们可以说R中的所有东西都是对象。

R具有许多数据结构，其中包括：

• 原子向量
• 清单
• 数组
• 矩阵
• 数据框
• 因素

向量

向量是R中的基本数据结构，或者可以说向量是最基本的R数据对象。原子向量有六种类型，例如逻辑，整数，字符，双精度和原始。 “向量是元素的集合，最常见的是模式字符，整数，逻辑或数字”向量可以是以下两种类型之一：

• 原子向量
• 清单

清单

在R中，列表是容器。与原子向量不同，列表不限于单一模式。列表包含多种数据类型。该列表也称为通用向量，因为列表的元素可以是任何类型的R对象。 “列表是向量的一种特殊类型，其中每个元素可以是不同的类型。”

我们可以借助list()或as.list()创建一个列表。我们可以使用vector()创建所需长度的空列表。

数组

还有另一种类型的数据对象，可以在两个以上的维度(称为数组)中存储数据。 “数组是具有连续内存分配的相似数据类型的集合。”假设，如果我们创建一个尺寸为(2，3，4)的数组，那么它将创建两个两行三列的四个矩形矩阵。

在R中，借助于array()函数创建一个数组。此函数将向量作为输入，并使用dim参数中的值创建一个数组。

矩阵

矩阵是R对象，其中元素以二维矩形布局排列。在矩阵中，包含相同原子类型的元素。为了进行数学计算，可以使用包含数字元素的矩阵。借助R中的matrix()函数创建一个矩阵。

句法

创建矩阵的基本语法如下：

matrix(data, no_row, no_col, by_row, dim_name)

数据框

数据框是二维数组状结构，或者我们可以说它是一个表，其中每一列包含一个变量的值，而行包含每一列的值的集合。

数据帧具有以下特征：

• 列名将为非空。
• 行名将是唯一的。
• 数据框存储数字，因子或字符类型数据。
• 每列将包含相同数量的数据项。

因素

因子也是数据对象，用于对数据进行分类并将其存储为级别。因子可以存储字符串和整数。列的唯一值数量有限，因此因子在列中非常有用。它在用于统计建模的数据分析中非常有用。

通过将向量作为输入参数，借助factor()函数创建因子。