R语言基础：数据结构与对象操作

"这篇内容主要介绍了R语言的基本数据结构以及相关的编程作业，涵盖了数据框的创建、对象的命名规则和管理，以及R语言中的数据类型和属性。" 在R语言中，基本数据结构主要包括向量（vector）、列表（list）、矩阵（matrix）、数组（array）和数据框（data frame）。数据框是R中处理结构化数据的重要工具，它能将不同类型的变量组合在一起，形成类似数据库表格的形式。在提供的内容中，提到了一个数据框的例子，包括Name、ID、Team.Num、Duty和Grade1-5等列，其中Name是字符型，ID为数字型，Team.Num和Duty作为分组因子，Grade1-5则为数值型。 创建这样的数据框可以使用`data.frame()`函数，例如： ```R df <- data.frame( Name = c("WangN", "TangMJ"), ID = c(200709, 200720), Team.Num = factor(c(1, 1)), Duty = factor(c("captain", "member")), Grade1 = NA, Grade2 = NA, Grade3 = NA, Grade4 = NA, Grade5 = NA ) ``` 作业2要求利用`sample()`函数将16个demo公平地分配给15个组，可以这样实现： ```R demo_list <- paste0("Demo", 1:16) # 创建16个demo的列表 groups <- sample(demo_list, 15, replace = TRUE) # 使用sample进行随机分配，可能有重复 ``` R语言中的对象是所有可操作的数据和表达式的统称。命名规则如下： 1. 对象名称以字母开头，可包含字母、数字、点和下划线。 2. 区分大小写。 3. 避免使用R内置的保留字和对象名称。 对象的管理包括： 1. 赋值使用`<-`或`=`。 2. `ls()`函数列出所有在当前环境中存在的对象，`ls(pat="m")`列出以"m"开头的对象。 3. `ls.str()`显示对象的详细信息。 4. `rm(x)`删除对象x，`rm(list=ls())`删除所有对象。 此外，每个对象具有多种属性，如类型（type）、存储类型（storage mode）、模式（mode），如向量可能是字符型（character）、数值型（numeric）等，而数据框中的列可能有不同的模式。存储类型影响R如何在内存中存储对象，而模式则影响R如何处理和操作这些对象。例如，使用`class()`和`typeof()`函数可以查看对象的类和存储类型，`str()`函数则可以展示对象的结构。理解并熟练掌握这些基本数据结构和对象管理是R语言编程的基础。