R - 数据结构
一. 两种基本数据结构
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概念
（1）原子向量：包含单个数据类型的数组
（2）泛型向量：也称为列表，是原子向量的集合。列表是递归的包含其他列表的 -
原子向量
（1）原子向量是用c()函数组合起来的元素一维数组> paceed <- c(TRUE,TRUE) > paceed [1] TRUE TRUE
（2）R没有标量型数据：标量是一个单一元素。即
```R
k<-2 是 k<-c(2) 的简写
```
（3）许多R的数据类型都是带有特定属性的原子向量
i. 矩阵是一个带有dim属性的原子向量。dim属性包含2个元素（行数和列数）
```R
> x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0) # 向量
> class(x)
[1] "numeric"
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
> attr(x,"dim") <- c(2,5) # 为向量增加dim属性：attr方法
> x
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 3 5 7 9
[2,] 2 4 6 8 0
> class(x) # x类型
[1] "matrix"
> attributes(x) # x的属性
$dim
[1] 2 5
# 增加dimnames属性
> attr(x,"dimnames") <- list(c("A1","A2"),c("B1","B2","B3","B4","B5"))
> x
B1 B2 B3 B4 B5
A1 1 3 5 7 9
A2 2 4 6 8 0
```
ii. 矩阵可以通过取出dim属性，变成一维数组
```R
> attr(x,"dim") <- NULL
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
```
- 泛型向量
> head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa> attributes(iris)> unclass(iris)
（1） 索引
i. 提取向量中的元素，使用下标来取。R的下标从1开始
```R
> x <- c(20,30,40) # 声明向量
> x[3] # x[3]：取第3个元素
[1] 40
> x[c(1,2)] # 取2个元素：c(2,3)
[1] 20 30
```
ii. 有命名的原子变量可以使用名字提取成分
```R
> x <- c(A=20,B=30,C=40) # 命名的原子向量
> x # x打印
A B C
20 30 40
> x[c("A","B")] # 用命名提取
A B
20 30
```
二. 流程控制
- for循环
（1）语法结构for (var in seq){ statements }
（2）例子
```R
> for(i in 1:5){
+ print (1:i)
+ }
[1] 1
[1] 1 2
[1] 1 2 3
[1] 1 2 3 4
[1] 1 2 3 4 5
```
- if与else
（1）语法if（condition）{ statement1 }else{ statement2 }
（2）ifelse() 函数
i. ifelse() 是 if的量化版本，可以对向量中的每个元素进行流程判断
ii. 代码示例
R > pvalues <- c(.087,.0018,.0054,.1572,.0183,.5386) # 声明向量 > pvalues [1] 0.0870 0.0018 0.0054 0.1572 0.0183 0.5386 > result <- ifelse(pvalues<.015,"Significant","Not significant") # ifelse函数 > result # 判断结果 [1] "Not significant" "Significant" "Significant" "Not significant" [5] "Not significant" "Not significant"
（3）等价的显式循环
R > results <- vector(mode="character",length=length(pvalues)) # 声明结果 > for(i in 1:length(pvalues)){ # 显式循环 + if (pvalues[i]<0.5) + results[i] <- "signnificant" + else + results[i] <- "Not Significant" + } > > results [1] "signnificant" "signnificant" "signnificant" "signnificant" [5] "signnificant" "Not Significant"
三. 创建函数
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函数的声明方式
functionName <- function( parameters ) { statements return value }> f <- function(x,y,z=1){ + result <- x + 2*y + 3*z + return(result) + } > f(1,2) [1] 8 > args(f) # args返回函数的参数和默认值，用户交互式R终端 function (x, y, z = 1) NULL > formals(f) # formals，用于代码中获取函数参数 $x $y $z [1] 1 -
环境变量
（1）生命新的环境，在环境中设置变量，从环境中取变量> myenv <- new.env() > assign("x","Homer",env=myenv) > ls(myenv) [1] "x" > x [1] 5 > get("x",env=myenv) [1] "Homer" > get("x") [1] 5
（2）查看环境的父环境
R > parent.env(myenv) # 顶级环境的父环境为空 <environment: R_GlobalEnv>
四. 面向对象编程
- 泛型函数
（1）R使用对象的类来确定，当一个泛型函数被调用时，应该采用什么样的行动。> mymethod <- function(x,...) UseMethod("mymethod") > mymethod.a <- function(x) print("Using A") > mymethod.b <- function(x) print("Using B") > mymethod.default <- function(x) print("Using Default") > class(x) <- "a" > mymethod(x) [1] "Using A" > class(x) <- c("c","a","b") # 当一个对象被分为2个类型时，泛型函数取第一个存在于泛型函数列表的类型 > mymethod(x) [1] "Using A" # x的类型为c,a,b：c不在myfunction的类型表里面，取后面的类型a
五. 数据结构
- 向量
（1）是存储同一种数据类型的一位数组a <- c(1,2,3,5,6,-2) # c:组合函数 print(a) （1）标量：致函一个元素的向量 b <- 3 print(b)
（2）不同类型的标量，存在于一个数组中，会类型转换:（布尔->int->字符串）
```R
c <- c(TRUE,TRUE,'a',2) # "TRUE" "TRUE" "a" "2"
print(c)
```
（3）方括号中指明数字，来取向量的第几个元素 ###
```R
print( a[2] ) # 2
print( a[c(2,3)] ) # 2 3 : 访问a第2和第3个元素
print( a[2:4] ) # 2 3 5
```
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矩阵是存储同一种数据类型的二维数组
y <- matrix(1:20 , nrow=5 , ncol=4 , byrow=TRUE) # 行填充 print(y) -
数组是存储同一种数据类型的三维数组
dim1 <- c("A1","A2") # 行 dim2 <- c("B1","B2","B3") # 列 dim3 <- c("C1","C2","C3","C4") # 面 z <- array(1:24 , c(2,3,4) , dimnames=list(dim1,dim2,dim3)) print(z) print(z[1,2,3]) -
数据框和矩阵类似，是一种二维数组，但数据框的每列，类型可以不一样 ，列内元素类型一致
col1 <- c(1,2,3,4) col2 <- c("zhangsan","lisi","wangwu","zhaoliu") col3 <- c("Poor","Improved","Excellent","Poor") df <- data.frame(col1,col2,col3) print(df[1:2]) # 打印第1,2列 -
因子
diabets <- c("Type1","Type2","Type1","Type1") #因子 print(diabets) # 用factor函数后，将向量转换成有序的因子：内部存储为(1,2,1,1)，并做映射 1<->Type1, 2<->Type2 diabets <- factor(diabets,ordered=TRUE) # 排序的有序性 print(diabets) -
列表：各种对象的有序集合
g <- "My First List" h <- c(25,26,27,34) j <- matrix(1:10,nrow=5) ### 数组 k <- c("one","two","three") mylist <- list(title=g,ages=h,j,k) print(mylist$title) print(mylist$ages) print(mylist[[3]])
