R数据分析学习之R语言学习

Posted lyt010

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R数据分析学习之R语言学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据结构与基本运算包括数据类型、数据对象。

1、数据类型

R语言的数据类型主要有:包括数值型、逻辑型、字符型、复数型,原型 。此外,也可以是缺省值(NA)。

1.1、数值型(numeric)

这种数据的形式是实数。可以写成整数(integers),小数(decimal fractions),或科学记数(scientific notation)的方式。数值型实际上是两种独立模式的混合说法,即整数型(integers)和双精度型(double-precision)。该种类型数据默认是双精度型数据(double-precision)。

1.2、字符型(character)

这种数据的形式是夹在双引号“”或单引号‘ ’之间的字符串,如“MR”。

1.3、逻辑型(logical)

这种数据只能取T(TRUE)或F(FALSE)值。

1.4、复数型(complex)

这种数据是形如a+bi形式的复数。

1.5、原型(raw)

这种类型以二进制形式保存数据。

1.6、缺省值(missing value)

有些统计资料是不完整的。当一个元素或值在统计的时候是“不可得到”(not available)或“缺失值”(missing value)的时候,相关位置可能会被保留并且赋予一个特定的NA(not available)值。任何NA的运算结果都是NAis.na()用来检测数据是否缺失,如果数据缺失,则返回TRUE,否则,返回FALSE。

eg:

技术图片

 

 

2、数据对象

R语言里的数据对象主要有六种结构: 向量(vector) 矩阵(matrix) 数组(array) 因子(factor) 列表(list) 数据框(data frames)

以上是关于R数据分析学习之R语言学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python学习之 字符串前'r'的用法

深度学习之BP神经网络--Stata和R同步实现(附数据和代码)

D08-python学习之文件操作

重磅︱文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现

python新手学习之文件读写之修改

python学习之PIL模块基础功能