R - 数据类型

R 语言：数据类型和结构

在 R 语言中，一切皆对象。变量不以特定数据类型声明；相反，它们的数据类型由赋值给它们的对象决定。理解基本数据类型和容纳它们的数据结构是有效使用 R 的关键。

R 有两种主要的数据对象：原子向量（atomic vectors）和列表（lists）。所有其他数据结构，如矩阵和数据框，都建立在它们之上。

原子向量类型

原子向量是 R 中最简单的数据结构，包含相同类型的数据元素。有六种主要的原子类型：

数据类型	描述与示例	使用 class() 检查
logical	布尔值。TRUE、FALSE。	v <- TRUE print(class(v)) # [1] “logical”
numeric	实数（浮点数）。12.3、5、-99。	v <- 23.5 print(class(v)) # [1] “numeric”
integer	整数。使用 L 后缀。2L、34L。	v <- 2L print(class(v)) # [1] “integer”
character	文本字符串。"hello"、'R'。	v <- “R is fun” print(class(v)) # [1] “character”
complex	带有虚部的复数。3 + 2i。	v <- 2+5i print(class(v)) # [1] “complex”
raw	存储原始字节。在数据分析中很少使用。	v <- charToRaw(“Hi”) print(class(v)) # [1] “raw”

核心数据结构

这些结构用于组织和存储原子类型的数据。

向量（Vectors）

向量是一维的数据元素序列，且其所有元素必须为相同类型。使用 c() 函数（用于组合）创建包含多个元素的向量。

# 创建一个字符向量
fruit_colors <- c('red', 'green', 'yellow')
print(fruit_colors)

# 获取向量的类
print(class(fruit_colors))

[1] "red"    "green"  "yellow"
[1] "character"

列表（Lists）

列表是一种通用向量，可以包含不同类型的数据元素，包括其他列表、函数或数据框。

# 创建一个包含数值向量、字符串和函数的列表
my_list <- list(numbers = c(2, 5, 3), name = "My List", summary_func = summary)

# 打印列表
print(my_list)

$numbers
[1] 2 5 3

$name
[1] "My List"

$summary_func
function (object, ..., maxsum = 7, digits = max(3L, getOption("digits") - 3L),
    ...) .Primitive("summary")

矩阵（Matrices）

矩阵是二维矩形数据集。与向量类似，其所有元素必须是相同类型。

# 从向量创建一个 2x3 矩阵
M <- matrix(c(1:6), nrow = 2, ncol = 3)
print(M)

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6

因子（Factors）

因子是一种特殊类型的向量，用于存储分类数据。它将数据存储为整数编码的向量，以及一组相应的字符标签（水平/层级）。因子对于统计建模和一些绘图函数非常有用。

# 创建一个教育水平向量
education_levels <- c('High School', 'Bachelor', 'Bachelor', 'Master', 'PhD', 'Master')

# 创建一个因子对象
factor_education <- factor(education_levels)

# 打印因子及其水平
print(factor_education)
print(levels(factor_education))

[1] High School Bachelor   Bachelor   Master      PhD         Master
Levels: Bachelor High School Master PhD
[1] "Bachelor" "High School" "Master" "PhD"

数据框和 Tibble

数据框是 R 中存储表格数据最常见的方式。它们本质上是等长向量的列表，这意味着每列可以有不同的数据类型。tibble 是数据框的一种现代重构，由 tidyverse 包提供。Tibble 更适合现代数据科学，因为它们更严格并具有更方便的打印方法。

# 加载 tidyverse 包（或仅 tibble 包）
# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

# 创建一个 tibble（现代数据框）
patient_data <- tibble(
  gender = c("Male", "Male", "Female"),
  height_cm = c(152, 171.5, 165),
  weight_kg = c(81, 93, 78),
  age = c(42L, 38L, 26L) # 对整数使用 L 后缀
)

print(patient_data)

请注意 tibble 如何整洁地打印每列的数据类型：

# A tibble: 3 × 4
  gender height_cm weight_kg   age
  <chr>      <dbl>     <dbl> <int>
1 Male        152         81    42
2 Male        171.        93    38
3 Female      165         78    26