R語言的數據結構

R具有許多用于存儲數據的對象類型，包括標量、向量、矩陣、數組、數據框和列表

1 標量

標量是只含1個元素的向量，例如a<- 3、b <- "US"和c <- TRUE。它們用于保存常量

2 向量

R中的向量可以理解為1維的數組，每一個元素的mode必須相同.

函數c，是組合函數,可以用創建數組，如

x <- c(10:19)

b <- c("one", "two", "three")

x[2] 訪問數組中第2個元素。這里沒有下標，從 1 開始計算距離

x[c(2:4)] 訪問數組中第2到4個元素

x[c(2,4)] 訪問數組中第2個和第4個元素

3 矩陣

  可以理解為2維數組，每個元素必須要有相同的mode，使用matrix進行創建，matrix的情勢為：

matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,
       dimnames = NULL)

該函數中，vector中為矩陣的元素，nrow表示行數，ncol表示列數，byrow為1個布爾向量表示是不是依照行動主進行填充，默許依照列為主，dimnames為可選的制定行和列的名稱。

mdat <- matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol = 3, byrow =TRUE,dimnames = list(c("row1", "row2"),c("C.1", "C.2", "C.3"))) 

mdat[2, ] 表示選取矩陣第1行元素
mdat[, 2] 表示選取矩陣第2列元素
mdat[1, 2] 表示選取矩陣第1行第2列元素
mdat[1, c(1, 2)] 表示選取矩陣第1行的第1個第2個元素

  數組使用array進行創建，與向量或矩陣不同的是，array可以是多維的。array中的數據一樣是相同mode的，array函數的像是以下：

array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)，

其中vector包括array中的元素，dim是1個向量指定array各個維度的大小，dimnames是1個list指定各個維度對應的名稱。

dim1 <- c("A1", "A2")
dim2 <- c("B1", "B2", "B3")
dim3 <- c("C1", "C2", "C3", "C4")
z <- array(1:24, c(2, 3, 4),  list(dim1, dim2, dim3))
z[1,2,3] 為 15 表示選取 x=1 y=2 z=3 的值，只有這1種選取方式

    數據框是我們經常使用的進行數據分析的數據存儲方式，和數據庫的每行對應1個記錄，每列對應1個字段，數據框使用data.frame(name1=col1, name2=col2,...)進行創建，注意是列主導。

patientID <- c(1, 2, 3, 4)

age <- c(25, 34, 28, 52)

diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")

status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")

p <- data.frame(patientID, age, diabetes,status,row.names=c('a','b','c','d'))

p[1:2] 表示選取第1列第2列數據

p[c("a"),c("diabetes", "status")] 選取列表為"diabetes", "status"，行名為"a"的數據

6 列表：

        據類型中最為復雜的1種。1般來講，列表就是1些對象（或成份，component）的有序集合。列表允許你整合若干（可能無關的）對象到單個對象名下。例如，某個列表中多是若干向量、矩陣、數據框，乃至其他列表的組合。列表和Python中的dict很像，使用list進行創建，是行動主導的，list的情勢為list(name1=object1, name2=object2,...)。

g <- "My First List"

h <- c(25, 26, 18, 39)

j <- matrix(1:10, nrow = 5)

k <- c("one", "two", "three")

mylist <- list(title = g, ages = h, j, k)

mylist[['ages']][1]   獲得名稱ages的元素的第1個數據

mylist[c(1,2)] 取得第1個元素和第2個元素

實操進程以下：

生活不易，碼農辛苦
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