R语言基础（持续更新中
一、数据结构
1. 标量
单个数值 / 字符 / 逻辑值（TRUE, FALSE），也即只含一个元素的向量。
2. 向量
类型相同（数值 / 字符 / 逻辑值）的多个元素的组合，也即一维数组。利用函数c()构建向量，通过索引访问向量中的元素。
> v <- c(1,2,3,4) > v [1] 1 2 3 4 > v[1] [1] 1 > v[c(1,2)] [1] 1 2 > v[1:3] [1] 1 2 33. 矩阵
要求元素类型相同，也即二维数组。使用函数 matrix() 创建矩阵。
> m <- matrix( + data = c(1,2,3,4), + nrow = 2, + ncol = 2, + byrow = TRUE, + dimnames=list(c("r1","r2"),c("c1","c2")) + ) > m c1 c2 r1 1 2 r2 3 4 > m[1,2] [1] 2 > m[1,] c1 c2 1 24. 数组
元素类型相同的维度可以 >2 的矩阵。使用函数 array() 构造数组。
> a <- array( + data = 1:6, + dim = c(2,3), + dimnames = list(c("a1","a2"),c("b1","b2","b3")) + ) > a b1 b2 b3 a1 1 3 5 a2 2 4 6 > a[1,3] [1] 5 > a[,2] a1 a2 3 45. 数据框
用于存储表格数据。每列表示一个变量，每行代表一条观测记录。每一列的数据类型可以不同，但长度必须相同。使用函数 data.frame() 创建数据框。
> id <- c(1,2,3) > name <- c("a","b","c") > df <- data.frame(id,name) > df id name 1 1 a 2 2 b 3 3 c > df[3,2] [1] "c" > df[,2] [1] "a" "b" "c" > df$name [1] "a" "b" "c"6. 列表
任意数据结构的任意组合。使用函数 list() 构建列表。
> num <- 3 > name <- c("a","b","c") > l <- list(num,name) > l [[1]] [1] 3 [[2]] [1] "a" "b" "c" > l[1] [[1]] [1] 3 > l[2] [[1]] [1] "a" "b" "c"7. 常用数据结构对比
| 数据结构 | 维度 | 元素类型要求 | 创建函数 | 典型用途 |
|---|---|---|---|---|
| 向量 | 一维 | 类型相同（数值/字符/逻辑值） | c() | 存储同类型数据序列，如数值向量、字符向量 |
| 矩阵 | 二维 | 元素类型相同 | matrix() | 数学运算、图像处理、二维数据存储 |
| 数据框 | 二维（行×列） | 每列类型可不同，但长度必须相同 | data.frame() | 存储表格数据，统计分析，数据清洗 |
| 列表 | 一维（但元素可为任意结构） | 无要求，可包含任意类型 | list() | 存储复杂、异构数据，函数返回多个结果 |
二. 常用符号
1.<-— 赋值运算符
在 RStudio 中的快捷键为：Alt + -。<-是 R 语言中最常用的赋值符号，用于将右边的值赋给左边的变量。虽然 R 也支持用=赋值，但<-是 R 社区推荐的标准写法，因为：
=在函数参数中有其他含义（参数传递），容易混淆<-更清晰地表达了"赋值"的方向性
id <- 101 # 将 101 赋值给 id name <- "Alice" # 将字符串赋值给 name2.%>%— 管道运算符
在 RStudio 中的快捷键为：Ctrl + Shift + M。%>%来自magrittr包，也被dplyr/tidyverse自动加载，它的作用是将左边的结果作为右边函数的第一个参数传入，实现链式调用。
补充：从 R 4.1.0 起，R 内置了功能类似的原生管道符|>。
library(dplyr) #不用管道 — 嵌套写法，可读性差 filter(select(demographics, subjid, age), age > 18) #使用管道 — 链式写法，清晰易读 demographics %>% select(subjid, age) %>% filter(age > 18)