R语言基础：数据类型与基本操作

"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。