2．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)集通常是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的一個(gè)矩形數(shù)組，行表示觀測(cè)，列表示變量（但不同行業(yè)對(duì)行和列叫法不同，在R中用觀測(cè)和變量代表行和列）。

R可以處理的數(shù)據(jù)類型（模式）包括數(shù)值型、字符型、邏輯型（TRUE／FALSE）、復(fù)數(shù)型（虛數(shù)）和原生型（字節(jié)）。

R擁有許多用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的對(duì)象類型，包括標(biāo)量、向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框和列表。

1． 標(biāo)量

標(biāo)量是只含一個(gè)元素的向量，用于保存常量。例如例如 f＜－3 、 g＜－“US” 和 h＜－TRUE。

2． 向量

向量是用于存儲(chǔ)數(shù)值型、字符型或邏輯型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組。執(zhí)行組合功能的函數(shù)c（）可用來(lái)創(chuàng)建向量。

a ＜－ c（1， 2， 5， 3， 6， －2， 4） b ＜－ c（＂one＂， ＂two＂， ＂three＂）c ＜－ c（TRUE， TRUE， TRUE， FALSE， TRUE， FALSE）

注意，單個(gè)向量中的數(shù)據(jù)必須擁有相同的類型或模式（數(shù)值型、字符型或邏輯型）。

訪問(wèn)向量中的元素：在方括號(hào)中給定元素所處位置

a ＜－ c（＂k＂， ＂j＂， ＂h＂， ＂a＂， ＂c＂， ＂m＂）a［3］［1］ ＂h＂a［c（1， 3， 5）］［1］ ＂k＂ ＂h＂ ＂c＂a［2：6］        ＃冒號(hào)用于生成一個(gè)數(shù)值序列［1］  ＂j＂ ＂h＂ ＂a＂ ＂c＂ ＂m＂

3． 矩陣

矩陣是一個(gè)二維數(shù)組，只是每個(gè)元素都擁有相同的模式（數(shù)值型、字符型或邏輯型）。可通過(guò)函數(shù)matrix（）創(chuàng)建矩陣。一般格式：

myymatrix ＜－ matrix（vector， nrow＝number＿of＿rows， ncol＝number＿of＿columns，                     byrow＝logical＿value， dimnames＝list（char＿vector＿rownames， char＿vector＿colnames））

vector包含了矩陣的元素

nrow和ncol用以指定行和列的維數(shù)

選項(xiàng)byrow則表明矩陣應(yīng)當(dāng)按行填充（byrow＝TRUE）還是按列填充（byrow＝FALSE），默認(rèn)情況下按列填充

dimnames包含了可選的、以字符型向量表示的行名和列名

創(chuàng)建一個(gè)5×4的矩陣：

y ＜－ matrix（1：20， nrow＝5， ncol＝4）   y     ［，1］ ［，2］ ［，3］ ［，4］    ［1，］    1    6   11   16    ［2，］    2    7   12   17    ［3，］    3    8   13   18    ［4，］    4    9   14   19    ［5，］    5   10   15   20

創(chuàng)建一個(gè)按行填充的2×2矩陣：

cells ＜－ c（1，26，24，68）rnames ＜－ c（＂R1＂， ＂R2＂）cnames ＜－ c（＂C1＂， ＂C2＂）mymatrix ＜－ matrix（cells， nrow＝2， ncol＝2， byrow＝TRUE，                   dimnames＝list（rnames， cnames））  mymatrix          C1 C2    R1  1 26   R2 24 68

創(chuàng)建一個(gè)按列填充的2×2矩陣：

mymatrix ＜－ matrix（cells， nrow＝2， ncol＝2， byrow＝FALSE，                   dimnames＝list（rnames， cnames））mymatrix   C1 C2R1  1 24R2 26 68

矩陣下標(biāo)的使用：

x ＜－ matrix（1：10， nrow＝2）  ＃創(chuàng)建了一個(gè)內(nèi)容為數(shù)字1到10的2×5矩陣x           ［，1］ ［，2］ ［，3］ ［，4］ ［，5］    ［1，］    1    3    5    7    9    ［2，］    2    4    6    8   10
x［2，］        ＃選擇第二行的元素［1］  2  4  6  8 10 x［，2］        ＃選擇第二列的元素［1］ 3 4 x［1，4］       ＃選擇第1行的第4列的元素［1］ 7x［1， c（4，5）］ ＃選擇第1行的第4和5列的元素［1］ 7 94． 數(shù)組

數(shù)組（array）與矩陣類似，但是維度可以大于2�？赏ㄟ^(guò)array函數(shù)創(chuàng)建，格式如下：

myarray ＜－ array（vector， dimensions， dimnames）

vector包含了數(shù)組中的數(shù)據(jù)

dimensions是一個(gè)數(shù)值型向量，給出各個(gè)維度下標(biāo)的最大值

dimnames是可選的、各維度名稱標(biāo)簽的列表

創(chuàng)建一個(gè)三維（2×3×4）數(shù)值型數(shù)組：

dim1 ＜－ c（＂A1＂， ＂A2＂）dim2 ＜－ c（＂B1＂， ＂B2＂， ＂B3＂）dim3 ＜－ c（＂C1＂， ＂C2＂， ＂C3＂， ＂C4＂）z ＜－ array（1：24， c（2， 3， 4）， dimnames＝list（dim1， dim2， dim3））  z    ， ， C1          B1 B2 B3    A1  1  3  5    A2  2  4  6    
， ， C2          B1 B2 B3    A1  7  9 11    A2  8 10 12    
， ， C3          B1 B2 B3    A1 13 15 17    A2 14 16 18    ， ， C4          B1 B2 B3    A1 19 21 23    A2 20 22 245． 數(shù)據(jù)框

數(shù)據(jù)框是包含了不同模式（數(shù)值型、字符型等）的數(shù)據(jù)的集合�？赏ㄟ^(guò)函數(shù)data．frame（）創(chuàng)建：

mydata ＜－ data．frame（col1， col2， col3， ．．．）

列向量col1、col2、col3等可為任何類型（如字符型、數(shù)值型或邏輯型）

每一列的名稱可由函數(shù)names指定

創(chuàng)建數(shù)據(jù)框：

patientID ＜－ c（1， 2， 3， 4）age ＜－ c（25， 34， 28， 52）diabetes ＜－ c（＂Type1＂， ＂Type2＂， ＂Type1＂， ＂Type1＂）status ＜－ c（＂Poor＂， ＂Improved＂， ＂Excellent＂， ＂Poor＂）patientdata ＜－ data．frame（patientID， age， diabetes， status）patientdata        patientID age diabetes    status    1         1  25    Type1      Poor    2         2  34    Type2  Improved    3         3  28    Type1 Excellent    4         4  52    Type1      Poor

每一列數(shù)據(jù)的模式必須唯一。

選取數(shù)據(jù)框中的元素：

patientdata［1：2］  patientID age1         1  252         2  34 3         3  284         4  52patientdata［c（＂diabetes＂， ＂status＂）］  diabetes    status1    Type1      Poor    2    Type2  Improved    3    Type1 Excellent    4    Type1      Poorpatientdata＄age         ＃ ＄用來(lái)選取一個(gè)給定數(shù)據(jù)框中的某個(gè)特定變量［1］ 25 34 28 52

可以聯(lián)合使用函數(shù)attach（）和detach（）或單獨(dú)使用函數(shù)with（）來(lái)簡(jiǎn)化代碼，避免每個(gè)變量名前都鍵入一次patientdata＄。

attach（）、detach（）和with（）

例：mtcars數(shù)據(jù)框

summary（mtcars＄mpg）plot（mtcars＄mpg， mtcars＄disp）plot（mtcars＄mpg， mtcars＄wt）

以上代碼可以寫(xiě)成：

attach（mtcars）    ＃函數(shù)attach（）可將數(shù)據(jù)框添加到R的搜索路徑中summary（mpg）plot（mpg， disp）plot（mpg， wt）detach（mtcars）    ＃函數(shù)detach（）將數(shù)據(jù)框從搜索路徑中移除

detach（）并不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)框本身做任何處理，可以省略，但其實(shí)它應(yīng)當(dāng)被例行地放入代碼中。

當(dāng)名稱相同的對(duì)象不止一個(gè)時(shí)，這種方法有局限性。

mpg ＜－ c（25， 36， 47）attach（mtcars）The following object（s） are masked ＿by＿ ＇．GlobalEnv＇：     mpg
plot（mpg， wt）Error in xy．coords（x， y， xlabel， ylabel， log） ：      ＇x＇ and ＇y＇ lengths differ
mpg    ［1］ 25 36 47

在數(shù)據(jù)框mtcars被綁定（attach）之前，環(huán)境中已經(jīng)有了一個(gè)名為mpg的對(duì)象，原始對(duì)象將取得優(yōu)先權(quán)。函數(shù)attach（）和detach（）最好在分析一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)框，并且沒(méi)有多個(gè)同名對(duì)象時(shí)使用。

函數(shù)with（）重寫(xiě)上例：

with（mtcars， ｛  print（summary（mpg））  plot（mpg， disp）  plot（mpg， wt）｝）

花括號(hào)｛｝之間的語(yǔ)句都針對(duì)數(shù)據(jù)框mtcars執(zhí)行，如果僅有一條語(yǔ)句（例如summary（mpg）），那么花括號(hào)｛｝可以省略。
因此，函數(shù)with（）的局限性在于，賦值僅在此函數(shù)的括號(hào)內(nèi)生效。

with（mtcars， ｛  stats ＜－ summary（mpg）  stats｝）stats錯(cuò)誤： 找不到對(duì)象＇stats＇

創(chuàng)建在with（）結(jié)構(gòu)以外存在的對(duì)象，使用特殊賦值符＜＜－替代標(biāo)準(zhǔn)賦值符（＜－）即可，它可將對(duì)象保存到with（）之外的全局環(huán)境中。