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数值型#xff08;Numeric#xff09;#xff1a;用于存储数值数据#xff0c;包括整数和浮点数。例如#xff1a;x - 5。
字符型#xff08;Character#xff09;#xff1a;用于存储文本数据#xff0c;以单引号或双引号括起来。例如#xff1a;name Numeric用于存储数值数据包括整数和浮点数。例如x - 5。
字符型Character用于存储文本数据以单引号或双引号括起来。例如name - “John”。
逻辑型Logical用于存储布尔值即TRUE或FALSE。用于表示逻辑条件的真假。例如is_student - TRUE。
因子型Factor用于存储分类变量比如性别、教育程度等。因子型数据在统计建模中很常见。例如gender - factor(“Male”, levelsc(“Male”, “Female”))。
向量Vector是R中最基本的数据结构可以存储相同类型的多个元素。向量可以是数值型、字符型、逻辑型等。例如numbers - c(1, 2, 3, 4)。
列表List用于存储不同类型的元素类似于Python中的列表。列表中的元素可以是向量、矩阵、数据框等。例如my_list - list(name“John”, age30, is_studentTRUE)。
矩阵Matrix是二维的数值型数据结构其中所有元素必须具有相同的数据类型。例如my_matrix - matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow2, ncol2)。
数据框Data Frame用于存储类似表格的数据每一列可以是不同的数据类型类似于数据库中的表。数据框常用于处理实际数据集。例如
my_data - data.frame(namec(John, Jane, Bob),agec(30, 25, 22),is_studentc(TRUE, FALSE, TRUE))
数组Array类似于矩阵但可以包含多于两个维度的数据。数组的维度需要相同所有元素具有相同的数据类型。
因子Factor用于存储分类变量可以带有预定义的水平。
时间序列Time Series用于存储按照时间顺序排列的数据点。
空值NA表示缺失值的特殊值。
