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：

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
```
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
```
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
```
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
```
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
```
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
```
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
```
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
```
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
```
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
```
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
```