R语言基础:数据类型与基本操作

需积分: 1 0 下载量 115 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 126KB PDF 举报
"datatypeslecture1 - 霍普金斯大学RLanguage数据类型与基本操作" 在RLanguage中,理解数据类型和基本操作是至关重要的,因为它们构成了数据分析和编程的基础。这是一份由约翰斯·霍普金斯布隆伯格公共卫生学院的罗杰·彭教授讲解的PPT,涵盖了R语言中的基本概念。 首先,R语言有五种基本或"原子"类别的对象: 1. 向量(Vector):最基础的对象,可以用来存储相同类型的数据。例如,你可以创建一个包含字符、数值、整数、复数或逻辑值的向量。通过`vector()`函数可以创建空向量。 2. 字符(Character):用于存储文本信息。例如,`"Hello"`就是一个字符向量。 3. 数值(Numeric):通常表示为双精度浮点数,即实数。例如,`2.5`是一个数值。 4. 整数(Integer):如果你需要精确的整数,可以在数字后面加上`L`后缀,如`1L`。 5. 复数(Complex):用于处理复数运算,如`1+2i`。 6. 逻辑(Logical):表示真(True)或假(False)。例如,`TRUE`和`FALSE`。 尽管向量通常包含同类型的对象,但列表(List)是个例外。列表可以看作是一种向量,但它能容纳不同类别的对象,这也是我们经常使用它的原因。 关于数值,R语言默认将数字视为数值型(numeric),即双精度浮点数。如果你需要指定整数,需要添加`L`后缀,如`1L`。此外,R提供了两个特殊数值: 1. `Inf`(无穷大):代表无穷大值,可以通过`1/0`来得到。它可以参与常规计算,如`1/Inf`结果为`0`。 2. `NaN`(非数字):表示未定义或无效值,如`0/0`的结果就是`NaN`。`NaN`也可以被视为缺失值的标志,后续处理时会特别对待。 了解这些基础知识对于使用R语言进行数据分析至关重要,因为正确地管理和操作数据类型是实现高效计算和准确分析的前提。在实际应用中,还需要掌握如何转换数据类型、进行算术运算、比较操作以及处理缺失值等技能,这些都是R语言编程的基石。