R数据分析学习之R语言学习（1）

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数据结构与基本运算包括数据类型、数据对象。

1、数据类型

R语言的数据类型主要有:包括数值型、逻辑型、字符型、复数型，原型 。此外，也可以是缺省值（NA）。

1.1、数值型（numeric）

这种数据的形式是实数。可以写成整数（integers），小数（decimal fractions），或科学记数（scientific notation）的方式。数值型实际上是两种独立模式的混合说法，即整数型（integers）和双精度型（double－precision）。该种类型数据默认是双精度型数据（double－precision）。

1.2、字符型（character）

这种数据的形式是夹在双引号“”或单引号‘ ’之间的字符串，如“MR”。

1.3、逻辑型（logical）

这种数据只能取T（TRUE）或F（FALSE）值。

1.4、复数型（complex）

这种数据是形如a+bi形式的复数。

1.5、原型（raw）

这种类型以二进制形式保存数据。

1.6、缺省值（missing value）

有些统计资料是不完整的。当一个元素或值在统计的时候是“不可得到”（not available）或“缺失值”（missing value）的时候，相关位置可能会被保留并且赋予一个特定的NA（not available）值。任何NA的运算结果都是NA。is.na()用来检测数据是否缺失，如果数据缺失，则返回TRUE，否则，返回FALSE。

eg:

2、数据对象

R语言里的数据对象主要有六种结构： 向量（vector） 矩阵（matrix） 数组（array） 因子（factor） 列表（list） 数据框（data frames）

R数据分析学习之R语言学习（1）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lyt010/p/12776266.html