R - 資料型別

通常，在任何程式語言中進行程式設計時，都需要使用各種變數來儲存各種資訊。變數只不過是保留的記憶體位置來儲存值。這意味著，當您建立變數時，您會在記憶體中保留一些空間。

您可能希望儲存各種資料型別的資訊，例如字元、寬字元、整數、浮點數、雙精度浮點數、布林值等。根據變數的資料型別，作業系統分配記憶體並決定可以在保留的記憶體中儲存什麼。

與其他程式語言（如 C 和 Java）不同，在 R 中，變數不會宣告為某種資料型別。變數被賦予 R 物件，而 R 物件的資料型別成為變數的資料型別。R 物件有很多型別。常用的有：

• 向量
• 列表
• 矩陣
• 陣列
• 因子
• 資料框

這些物件中最簡單的是向量物件，並且這些原子向量有六種資料型別，也稱為六類向量。其他 R 物件是建立在原子向量之上的。

v <- TRUE 
print(class(v))

[1] "logical" 

v <- 23.5
print(class(v))

[1] "numeric"

v <- 2L
print(class(v))

[1] "integer"

v <- 2+5i
print(class(v))

[1] "complex"

v <- "TRUE"
print(class(v))

[1] "character"

v <- charToRaw("Hello")
print(class(v))

[1] "raw" 

在 R 程式設計中，最基本的資料型別是稱為向量的 R 物件，它們儲存不同類的元素，如上所示。請注意，在 R 中，類的數量不僅限於上述六種型別。例如，我們可以使用許多原子向量並建立一個數組，其類將變為陣列。

向量

當您想要建立包含多個元素的向量時，應使用c()函式，這意味著將元素組合成一個向量。

# Create a vector.
apple <- c('red','green',"yellow")
print(apple)

# Get the class of the vector.
print(class(apple))

當我們執行上述程式碼時，它會產生以下結果：

[1] "red"    "green"  "yellow"
[1] "character"

列表

列表是一個 R 物件，它可以在其中包含許多不同型別的元素，例如向量、函式甚至另一個列表。

# Create a list.
list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)

# Print the list.
print(list1)

當我們執行上述程式碼時，它會產生以下結果：

[[1]]
[1] 2 5 3

[[2]]
[1] 21.3

[[3]]
function (x)  .Primitive("sin")

矩陣

矩陣是一個二維矩形資料集。它可以使用向量輸入到矩陣函式中建立。

# Create a matrix.
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)

當我們執行上述程式碼時，它會產生以下結果：

     [,1] [,2] [,3]
[1,] "a"  "a"  "b" 
[2,] "c"  "b"  "a"

陣列

雖然矩陣僅限於二維，但陣列可以是任意數量的維度。array 函式採用一個 dim 屬性，它建立所需的維度數。在下面的示例中，我們建立了一個包含兩個元素的陣列，每個元素都是一個 3x3 矩陣。

# Create an array.
a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))
print(a)

當我們執行上述程式碼時，它會產生以下結果：

, , 1

     [,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "green"  "yellow" "green" 
[2,] "yellow" "green"  "yellow"
[3,] "green"  "yellow" "green" 

, , 2

     [,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "yellow" "green"  "yellow"
[2,] "green"  "yellow" "green" 
[3,] "yellow" "green"  "yellow"  

因子

因子是使用向量建立的 R 物件。它儲存向量以及向量中元素的不同值作為標籤。標籤始終是字元，而不管輸入向量中的數值、字元或布林值等是什麼。它們在統計建模中很有用。

因子使用factor()函式建立。nlevels函式給出級別的數量。

# Create a vector.
apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')

# Create a factor object.
factor_apple <- factor(apple_colors)

# Print the factor.
print(factor_apple)
print(nlevels(factor_apple))

當我們執行上述程式碼時，它會產生以下結果：

[1] green  green  yellow red    red    red    green 
Levels: green red yellow
[1] 3

資料框

資料框是表格資料物件。與矩陣不同，在資料框中，每一列可以包含不同的資料模式。第一列可以是數值型，而第二列可以是字元型，第三列可以是邏輯型。它是一個長度相等的向量的列表。

資料框使用data.frame()函式建立。

# Create the data frame.
BMI <- 	data.frame(
   gender = c("Male", "Male","Female"), 
   height = c(152, 171.5, 165), 
   weight = c(81,93, 78),
   Age = c(42,38,26)
)
print(BMI)

當我們執行上述程式碼時，它會產生以下結果：

  gender height weight Age
1   Male  152.0     81  42
2   Male  171.5     93  38
3 Female  165.0     78  26