R 数据类型

数据类型指的是用于声明不同类型的变量或函数的一个广泛的系统。

变量的类型决定了变量存储占用的空间,以及如何解释存储的位模式。

R 语言中的最基本数据类型主要有三种:

  • 数字
  • 逻辑
  • 文本

数字常量主要有两种:

一般型123 -0.125
科学计数法1.23e2 -1.25E-1

逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型(Boolean),常量值只有 TRUEFALSE

注意:R 语言区分大小写,true 或 True 不能代表 TRUE。

最直观的数据类型就是文本类型。文本就是其它语言中常出现的字符串(String),常量用双引号包含。在 R 语言中,文本常量既可以用单引号包含,也可以用双引号包含,例如:

实例

> 'runoob' == "runoob"
[1] TRUE

有关于 R 语言的变量定义,并不像一些强类型语言中的语法规则,需要专门为变量设置名称和数据类型,每当在 R 中使用赋值运算符时,实际上就是定义了一个新的变量:

实例

a = 1
b <- TRUE
b = "abc"

按对象类型来分是以下 6 种(后面会详细介绍这几种类型):

向量

向量(Vector)在 Java、Rust、C# 这些专门编程的的语言的标准库里往往会提供,这是因为向量在数学运算中是不可或缺的工具——我们最常见的向量是二维向量,这种向量在平面坐标系中必然会用到。

向量从数据结构上看就是一个线性表,可以看成一个数组。

R 语言中向量作为一种类型存在可以让向量的操作变得更加容易:

实例

> a = c(3, 4)
> b = c(5, 0)
> a + b
[1] 8 4
>

c() 是一个创造向量的函数。

这里把两个二维向量相加,得到一个新的二维向量 (8, 4)。如果将一个二维向量和三维向量做运算,将失去数学意义,虽然不会停止运行,但会被警告。

我建议大家从习惯上杜绝这种情况的出现。

向量中的每一个元素可以通过下标单独取出:

实例

> a = c(10, 20, 30, 40, 50)
> a[2]
[1] 20

注意:R 语言中的"下标"不代表偏移量,而代表第几个,也就是说是从 1 开始的!

R 也可以方便的取出向量的一部分:

实例

> a[1:4] # 取出第 1 到 4 项,包含第 1 和第 4 项
[1] 10 20 30 40
> a[c(1, 3, 5)] # 取出第 1, 3, 5 项
[1] 10 30 50
> a[c(-1, -5)] # 去掉第 1 和第 5 项
[1] 20 30 40

这三种部分取出方法是最常用的。

向量支持标量计算:

实例

> c(1.1, 1.2, 1.3) - 0.5
[1] 0.6 0.7 0.8
> a = c(1,2)
> a ^ 2
[1] 1 4

之前讲述的常用的数学运算函数,如 sqrt 、exp 等,同样可以用于对向量作标量运算。

"向量"作为线性表结构,应该具备一些常用的线性表处理函数,R 确实具备这些函数:

向量排序:

实例

> a = c(1, 3, 5, 2, 4, 6)
> sort(a)
[1] 1 2 3 4 5 6
> rev(a)
[1] 6 4 2 5 3 1
> order(a)
[1] 1 4 2 5 3 6
> a[order(a)]
[1] 1 2 3 4 5 6

order() 函数返回的是一个向量排序之后的下标向量。

向量统计

R 中有十分完整的统计学函数:

函数名含义
sum求和
mean求平均值
var方差
sd标准差
min最小值
max最大值
range取值范围(二维向量,最大值和最小值)

向量统计实例:

实例

> sum(1:5)
[1] 15
> sd(1:5)
[1] 1.581139
> range(1:5)
[1] 1 5

向量生成

向量的生成可以用 c() 函数生成,也可以用 min:max 运算符生成连续的序列。

如果想生成有间隙的等差数列,可以用 seq 函数:

> seq(1, 9, 2)
[1] 1 3 5 7 9

seq 还可以生成从 m 到 n 的等差数列,只需要指定 m, n 以及数列的长度:

> seq(0, 1, length.out=3)
[1] 0.0 0.5 1.0

rep 是 repeat(重复)的意思,可以用于产生重复出现的数字序列:

> rep(0, 5)
[1] 0 0 0 0 0

向量中常会用到 NA 和 NULL ,这里介绍一下这两个词语与区别:

  • NA 代表的是"缺失",NULL 代表的是"不存在"。
  • NA 缺失就想占位符,代表这里没有一个值,但位置存在。
  • NULL 代表的就是数据不存在。

实例说明:

实例

> length(c(NA, NA, NULL))
[1] 2
> c(NA, NA, NULL, NA)
[1] NA NA NA

很显然, NULL 在向量中没有任何意义。


逻辑型

逻辑向量主要用于向量的逻辑运算,例如:

实例

> c(1, 2, 3) > 2
[1] FALSE FALSE  TRUE

which 函数是十分常见的逻辑型向量处理函数,可以用于筛选我们需要的数据的下标:

实例

> a = c(1, 2, 3)
> b = a > 2
> print(b)
[1] FALSE FALSE  TRUE
> which(b)
[1] 3

例如我们需要从一个线性表中筛选大于等于 60 且小于 70 的数据:

实例

> vector = c(10, 40, 78, 64, 53, 62, 69, 70)
> print(vector[which(vector >= 60 & vector < 70)])
[1] 64 62 69

类似的函数还有 all 和 any:

实例

> all(c(TRUE, TRUE, TRUE))
[1] TRUE
> all(c(TRUE, TRUE, FALSE))
[1] FALSE
> any(c(TRUE, FALSE, FALSE))
[1] TRUE
> any(c(FALSE, FALSE, FALSE))
[1] FALSE

all() 用于检查逻辑向量是否全部为 TRUE,any() 用于检查逻辑向量是否含有 TRUE。


字符串

字符串数据类型本身并不复杂,这里注重介绍字符串的操作函数:

实例

> toupper("Runoob") # 转换为大写
[1] "RUNOOB"
> tolower("Runoob") # 转换为小写
[1] "runoob"
> nchar("中文", type="bytes") # 统计字节长度
[1] 4
> nchar("中文", type="char") # 总计字符数量
[1] 2
> substr("123456789", 1, 5) # 截取字符串,从 1 到 5
[1] "12345"
> substring("1234567890", 5) # 截取字符串,从 5 到结束
[1] "567890"
> as.numeric("12") # 将字符串转换为数字
[1] 12
> as.character(12.34) # 将数字转换为字符串
[1] "12.34"
> strsplit("2019;10;1", ";") # 分隔符拆分字符串
[[1]]
[1] "2019" "10"   "1"
> gsub("/", "-", "2019/10/1") # 替换字符串
[1] "2019-10-1"

在 Windows 计算机上实现,使用的是 GBK 编码标准,所以一个中文字符是两个字节,如果在 UTF-8 编码的计算机上运行,单个中文字符的字节长度应该是 3。

R 支持 perl 语言格式的正则表达式:

实例

> gsub("[[:alpha:]]+", "$", "Two words")
[1] "$ $"

更多字符串内容参考:R 语言字符串介绍


矩阵

R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型,这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组,但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。

首先看看矩阵的生成:

实例

> vector=c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
> matrix(vector, 2, 3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

矩阵初始化内容是由一个向量来传递的,其次要表达一个矩阵有几行、有几列。

向量中的值会一列一列的填充到矩阵中。如果想按行填充,需要指定 byrow 属性:

实例

> matrix(vector, 2, 3, byrow=TRUE)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6

矩阵中的每一个值都可以被直接访问:

实例

> m1 = matrix(vector, 2, 3, byrow=TRUE)
> m1[1,1] # 第 1 行 第 1 列
[1] 1
> m1[1,3] # 第 1 行 第 3 列
[1] 3

R 中的矩阵的每一个列和每一行都可以设定名称,这个过程通过字符串向量批量完成:

实例

> colnames(m1) = c("x", "y", "z")
> rownames(m1) = c("a", "b")
> m1
  x y z
a 1 2 3
b 4 5 6
> m1["a", ]
x y z
1 2 3

矩阵的四则运算与向量基本一致,既可以与标量做运算,也可以与同规模的矩阵做对应位置的运算。

矩阵乘法运算:

实例

> m1 = matrix(c(1, 2), 1, 2)
> m2 = matrix(c(3, 4), 2, 1)
> m1 %*% m2
     [,1]
[1,]   11

逆矩阵:

实例

> A = matrix(c(1, 3, 2, 4), 2, 2)
> solve(A)
     [,1] [,2]
[1,] -2.0  1.0
[2,]  1.5 -0.5

apply() 函数可以将矩阵的每一行或每一列当作向量来进行操作:

实例

> (A = matrix(c(1, 3, 2, 4), 2, 2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4
> apply(A, 1, sum) # 第二个参数为 1 按行操作,用 sum() 函数
[1] 3 7
> apply(A, 2, sum) # 第二个参数为 2 按列操作
[1] 4 6

更多矩阵内容参考:R 矩阵