R语言数据分析基础(三)

在R语言中,数据类型主要包括以下几种:

  1. 数值型(Numeric) :

    数值型数据包括整数(integer)和双精度数(double)。整数是没有小数部分的数字,而双精度数可以有小数部分。在R中,你可以使用 is.numeric() 函数来检查一个对象是否为数值型。

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    x <- 10  # 整数
    y <- 10.5  # 双精度数
    is.numeric(x)  # 返回 TRUE
    is.numeric(y)  # 返回 TRUE
  2. 逻辑型(Logical) :

    逻辑型数据只有两个可能的值:TRUE 或 FALSE。逻辑型数据在条件判断中非常有用。

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    z <- TRUE
    is.logical(z)  # 返回 TRUE
  3. 字符型(Character) :

    字符型数据用于存储文本。在R中,字符串必须用引号括起来。

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    s <- "Hello, World!"
    is.character(s)  # 返回 TRUE
  4. 复数型(Complex) :

    复数型数据用于存储复数。复数由实部和虚部组成,表示为 a + bi 的形式,其中 a 是实部,b 是虚部,i 是虚数单位。

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    c <- 3 + 2i
    is.complex(c)  # 返回 TRUE
  5. 原始型(Raw) :

    原始型数据用于存储字节数据。

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    r <- charToRaw("Hello, World!")
    is.raw(r)  # 返回 TRUE
  6. 因子(Factor) :

    因子类型用于存储分类数据。因子是具有固定可能值的变量,这些可能值称为水平(levels)。

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    f <- factor(c("Male", "Female", "Male", "Female"))
    is.factor(f)  # 返回 TRUE
  7. 缺失值(NA) :

    NA(Not Available)是R中的一个特殊值,用于表示缺失的数据。

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    n <- NA
    is.na(n)  # 返回 TRUE
  8. 空值(NULL) :

    NULL是R中的一个特殊值,表示没有数据。

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    n <- NULL
    is.null(n)  # 返回 TRUE
  9. 列表(List) :

    列表是一种特殊的向量,它的每个元素都可以是不同的类型。

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    l <- list(1, "a", TRUE)
    is.list(l)  # 返回 TRUE
  10. 矩阵(Matrix) :

    矩阵是一种特殊的二维数组,它的所有元素必须是相同的类型。

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    m <- matrix(1:9, nrow = 3)
    is.matrix(m)  # 返回 TRUE
  11. 数据框(Data Frame) :

    数据框是一种特殊的列表,它的每个元素都是同长度的向量。

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    df <- data.frame(A = 1:5, B = letters[1:5])
    is.data.frame(df)  # 返回 TRUE
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