16-数据结构
数据类型是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
R中数据类型：
① 数值型：数值型数据可直接用于计算，加减乘除；
② 字符串型：可以进行连接、转换、提取等；
③ 逻辑性：真或假（logical）；
④ 日期型等。
R对象：即object,它是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形。对象都拥有某种模式，描述了此对象是如何存储的，以及某个类。
R中数据结构：向量、矩阵、数组、列表、因子、数据框、时间序列等。
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17-向量（R的向量化编程）
Vector,向量，与数学中向量不同，其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，类似数学上的集合。
函数c用来创建向量，c即concatenate/collect/combine,如x<- c(1,2,3,4,5)
R字符串必须加引号
T=TRUE,F=FALSE(必须加引号)
C(1:100) 构造1到100，等差比为1的等差数列
seq(from=1,to=100,by=2) 等差比为2
seq(from=1,to=100,length.out=10) 输出前10个值
rep(2,5) 重复5次2
rep(x,each=5) （x为上面提到的已赋值1,2,3,4,5的向量）即111112222233333…
rep(x,each=5,times=2) 即上面的输出结果重复两次
注：向量中的数据类型必须相同
mode(a) 查看a向量的类型
计算则类似于python中的numpy
向量化编程的优势在于避免多次循环
x[x>3] 取x向量中大于3的值
rep(x,c(2,4,6,1,3)) 将x中的每个值设定重复次数
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18-向量索引
① 正负数索引：
x<-c(1:100)
length(x) 可统计x中元素个数
x[1] 第一个元素(R中元素排序从1开始而不是0开始，这与python不同)
x[-19] 表示除第19个元素外访问其他所有元素
x[c(4:18)] 输出第4到第18个元素
x[c(1,23,45,67)] 输出第1,23,45,67个元素
不可以同时输出负数与正数索引
② 逻辑索引
y<-c(1:10)
y[c(T,F,T,F,T,T,F,T,F,T)]只输出逻辑值为T的元素，即输出第1,3,5,6,8,10号元素
y[c(T,F)] 即1T 2F 3T 4F 5T 6F 7T 8F 9T 10F（若产生缺失值则表示为NA）
y[y>5] 即只输出大于5的元素
y[y>5 & y<9] 即只输出6,7,8
③ 对于字符串向量，符号为 %in%
z <-c(“one”,”two”,”three”,”four”,”three”)
“one” %in% z 输出TRUE
z[z %in% c(“one”,”two”)] 输出“one””two”,相当于z[T,T,F,F,F] 还是逻辑索引，所以输出前两个值
④ 利用元素名称进行访问,如y<-c(1,2,3)
names(y) <-c(“one”,”two”,”three”)
输出结果为：
one two three
1 2 3
然后可以利用名称访问列，即y[“one”] 输出结果为1
⑤ 为向量添加元素，如x<-c(1:100)
X[101] <-101
x[c(102,103,104)] <-c(4,5,6) 批量复制
未进行赋值的元素全部表示为NA
append(x,values=99,after=5) 在第5个位置插入值99，若after为0则表示在向量头部插入数据
rm(x) 删除向量x
若想删除向量中某元素，则：
y <-y[-c(1:3)] 即去除前3个元素
重新给某元素赋值：
y[“four”] <-100
注意不可以赋值给字符串，否则所有元素都会变成字符串型
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19-向量运算
一、符号意义
x<-1:10
x+1 即每个元素均加1
x-3 即每个元素均减3
x*y x/y x**y(幂运算) x%%y（求余数） x%/%y(整除运算)
若两向量不相等，则循环相加，但必须匹配，长的必须是短的整数倍
%in%: 包含运算符，判断左边的值是否在右边的对象中
c(1,2,3) %in% c(1,2,2,4) 输出结果为TRUE TRUE FALSE
x==y 判断x与y是否相等
二、向量运算中数学函数
x <- -5:5
abs(x) 返回绝对值
sqrt(x) 返回平方根
log(16,base=2) 第一个为要求的值，第二个为底数，即log216
log16 默认为自然对数
log10(10) 即以10为底求对数，输出结果为1
exp(x) 计算x向量中每个元素的指数
ceiling(x) 返回不小于x的整数
floor(x) 返回不大于x的整数
trunc(x) 返回x的整数部分
round(x,digits=2) 将x向量中每一个元素四舍五入，保留两位小数
signif(x,digits=2) 将x向量中每一个元素四舍五入，保留两位有效数字
三、统计函数
v<-1:100
sum(v) 求和
max(v) min(v) 返回最大最小值
range(v) 直接返回向量v的最大与最小值
mean(v) 返回均值
var(v) 返回方差
round(var(v),digits=2) 返回向量v方差，保留两位有效数字
sd(v) 返回标准差
prod(v) 返回连乘的积，即1*2*3*4*……*100
median(v) 返回向量v的中位数
quantile(v,c(0.4,0.5,0.8)) 返回向量v的四分位数,五分位数，八分位数间距
四、找索引值
t <- c(1,4,2,5,7,9,6)
which.max(t) 返回t向量中最大值的位置，即索引值6
which.min(t) 返回t向量中最小值的位置，即索引值1
which(t==7) 返回t向量中元素值为7的位置，即索引值5
which(t>7) 返回t向量中元素值大于7的位置，即索引值6,7
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