优秀学员R学习笔记(二):R语言:数据类型与结构

class(x) #其中x是你指定的变量名，也可以直接把数据放进去

2.数据结构

R中有很多种数据结构，最常用的有以下几种：

向量 矩阵 数据框 列表 (其实我知道还有数组和因子之类的)

那么我们开始吧

2.1 向量

向量是一种一维结构（其实可以理解成数学中的集合），里面有n个元素，但是这n个元素必须是同一种数据类型：比如：

c(2,5,6,2,9) c("a","f","md","b")1:5

对于向量可以取子集：

1.筛选符合条件的元素

x <- 8:12x[x < 12]       # 选出小于 12 的元素x[x %in% c(9,13)] # 选出在向量c(9,13) 中的元素

2.按照元素位置筛选元素

x[4]         # 取出第4个元素x[c(1,5)]    # 取出第1和第5个元素x[-4]        # 去掉第4个元素，返回其余

2.2 矩阵

矩阵是一种二维结构（学习过线代的人肯定能理解，但我没学过），可以是m行n列，但里面所有的元素仍然只能是同一种数据类型。

2.2.1 创建矩阵

1. 用代码新建

m <- matrix(1:9, nrow = 3)         # 按列填充创建 3×3 矩阵colnames(m) <- c("a","b","c")      # 给矩阵设置列名m

2. 数据框转换为矩阵

数据框要求所有列同类型后才能转成矩阵，否则会强制转换。

dm <- data.frame(a = 1:3,                  b = 4:6,                  c = 7:9)m2 <- as.matrix(dm)                # 数据框 → 矩阵m2

2.2.2 矩阵取子集

m[,1]                              # 提取第 1 列，返回向量m[2:3,1:2]                         # 提取第 2–3 行、第 1–2 列子矩阵m[-1,]                             # 去掉第 1 行，返回其余

2.3 数据框

数据框同样可以有m行n列，它和矩阵的区别在于不同列的数据的数据类型可以不一样，但相同的列里的元素必须是同一个数据类型：

2.3.1 新建数据框

data.frame()函数可用于创建数据框，可以用代码：

df1 <- data.frame(gene   = paste0("gene",1:4),                 change  = rep(c("up","down"),each = 2),                 score   = c(5,3,-2,-4))df1

但在实际操作中我们都是读取别人上传好了的文件（csv\tsv\txt什么的都可以读）：

df2 <- read.csv("gene.csv")df2

2.3.2 数据框取子集

• 提取一列

df1$gene        # gene列，向量

• 提取多列

df1[,c("gene","change")]#提取df1数据框中的gene和change列，返回数据框

• 提取指定的几行几列

df1[1:2,1:2] #提取df1的前两行、前两列的值，返回数据框

• 提取符合条件的行

k = df1$score>0;k #条件k，判断score列的每个值是否>0，返回逻辑值df1[k,] #提取df1中符合条件k(即k为TRUE)的值

2.4 列表

列表可装万物，前面提到的结构都可以装，甚至可以列表套列表来进行套娃操作

2.4.1 创建列表

x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3),          m2 = matrix(2:9, nrow = 2),          m3 = data.frame(a = 1:2, b = 3:4))x

2.4.2 列表取子集

x[[1]]        # 返回矩阵 m1x$m1          # 同上，使用名称访问x[1]          # 返回包含 m1 的列表x[c(1,3)]     # 返回 m1 和 m3 组成的子列表

3. 后记&归纳

这一篇推文主要叙述了R语言的数据类型和数据结构，它们是进行后续学习的基础。在我的叙述中含有一些类比和幽默的表达方式，这些部分也许不严谨，但不违背我想让自己或者其他读者能够产生主观理解的初心，如有建议还请提出！！！

Thanks！

By 鼠鼠