R 编程中的数据结构

理解数据结构非常重要。数据结构是我们在 R 中日常操作的对象。处理对象转换是初学者最常见的困扰来源。我们可以说，R 中的一切都是一个对象。

R 有许多数据结构，包括

1. 原子向量
2. 列表
3. Array
4. 矩阵
5. 数据框
6. 因素

向量

向量是 R 中的基本数据结构，或者我们可以说向量是最基本的 R 数据对象。有六种类型的原子向量，例如逻辑型、整型、字符型、双精度型和原始型。“向量是元素的集合，通常模式为字符型、整型、逻辑型或数值型”。向量可以是以下两种类型之一

1. 原子向量
2. 列表

列表

在 R 中，列表是容器。与原子向量不同，列表不限于单一模式。列表包含混合的数据类型。列表也被称为通用向量，因为列表的元素可以是任何类型的 R 对象。“列表是一种特殊的向量，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，可以存储多于二维的数据，称为数组。“数组是具有连续内存分配的类似数据类型的集合。” 假设，如果我们创建一个维度为 (2, 3, 4) 的数组，那么它将创建四个包含两行三列的矩形矩阵。

在 R 中，数组是借助 array() 函数创建的。此函数将一个向量作为输入，并使用 dim 参数中的值来创建一个数组。

矩阵

矩阵是一个 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。对于数学计算，这可以使用包含数值元素的矩阵。矩阵是借助 R 中的 matrix() 函数创建的。

语法

创建矩阵的基本语法如下

数据框

一个 数据框 是一种类似二维数组的结构，或者我们可以说它是一个表格，其中每一列包含一个变量的值，而行包含来自每一列的值的集合。

数据框具有以下特征

1. 列名不为空。
2. 行名是唯一的。
3. 数据框存储数值型、因子型或字符型数据。
4. 每一列将包含相同数量的数据项。

因素

因子 也是用于对数据进行分类并将其存储为级别的对象。因子可以存储字符串和整数。列具有有限数量的唯一值，因此因子在列中非常有用。它在统计建模的数据分析中非常有用。

因子是借助 factor() 函数创建的，该函数将一个向量作为输入参数。