小槑学R：基础篇（2）R语言的数据结构

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在探讨R语言的数据结构时，我们首先要了解数据导入R后的处理方式。数据结构是数据在R中的基本组织形式，理解数据结构对于正确使用R语言处理数据至关重要。R语言常用的数据结构包括向量、矩阵、数据框、列表等。

数据框是R中用于存储结构化数据的一种常见数据结构，类似于Excel中的表格，包含名称、分组、数值、时间等基本信息。通过`class函数`可以查看数据框中的数据类型，以确定数据结构。

向量是R中一维的数据结构，是数据框中行或列数据的基本形式。向量数据类型可以是数值型、整数型、字符型或逻辑型，甚至包括特殊类型如因子和时间型。

因子是R中用于表示分组数据的特殊类型，如性别或分期数据。因子数据默认为字符型，可以通过转换函数`factor`将其设置为因子类型。

时间数据在R中表示为字符型数据，实际操作中需要通过`as.Date`函数转换为R可识别的时间格式。转换时，函数默认以年/日/月格式识别数据，并转换为年-日-月格式输出。

矩阵是R中以数值类型数据构成的表格结构，类似于数据框中的数值型数据集。矩阵在数据处理中有着特殊用途，如基因表达矩阵。通过`as.matrix`函数可以将数据框转换为矩阵，以进行特定的矩阵运算。

列表是R中用于整合不同类型数据结构的数据容器，可以包含向量、数据框、矩阵等多种数据类型。通过`list`函数可以创建列表，进而将多个数据集组织在一起，便于数据的整合和管理。

在R中，理解和运用这些基本数据结构对于数据分析、数据可视化以及更高级的数据处理技术至关重要。通过掌握数据结构的基础知识，可以更高效地利用R语言进行数据探索、统计分析和机器学习等任务。