R语言数据结构-数据框架R语言数据结构主要有以下四种:四种数据结构，重点介绍向量和数据框架判断数据结构的作用:class()向量的详细解释在上一篇文章，下面主要介绍数据框架、矩阵和列表:下面大部分操作使用的数据框架是df。几个重要的功能:检查数据框的行数和列数，行名和列名；除了要分别检查的行数和列数之外，还有几种方法来划分数据框的子集:符号、坐标、名称和逻辑值，当启动一个新的R语言数据分析项目时，管理脚本、图片和文件的推荐方式是打开Rstudio，新建一个Rproject，新建一个脚本(脚本存储在生成的Rproject文件夹中)，如果您想要对优先级进行操作，它将返回%y中的NAx %,以确定x中的每个元素是否都存在于y中，如果x和y的长度不同，则返回x TRUE或FALSE。练习:如下生成测试数据帧，提取test中a或c值的最后一行，形成新的数据帧，赋给test2。
1、《R语言实战》自学笔记22-数据整理
Data Preparation将一个字符串添加到一个数值向量中，会将这个向量中的所有元素转换为字符。Is.datatype()用于判断数据类型，返回值为真或假。常见类型包括数字、字符、逻辑、数据帧等。As.datatype()可以转换数据类型。视图数据类型:mode()，
typeof()、storage.mode()的逻辑值转换为数值时，TRUE转换为1，FALSE转换为0。函数:order (x，decreasingF，NA.lastNA) x是要排序的数据，可以是数据帧，也可以是向量。f递减是默认的升序。在排序变量前加一个减号可以得到降序排序结果，NA。lastna的意思是把na元素移到最后，否则把na放在第一位。
2、R语言数组和矩阵
R语言数组和matrix 1数组可以看作是用递增的下标表示的数据项的集合，比如数值。数组生成如果一个vector需要作为R中的数组来处理，那么它必须包含一个dim vector作为它的dim属性。维度向量由dim()指定，例如z是由1500个元素组成的向量。下面的赋值语句> dim (z) array (1: 20，dimc (4，5)) > matrix (1: 24，4)将数据向量中的值赋给数组中的值时，会遵循与FORTRAN相同的原则，即第一个下标变化最快，最后一个下标变化最慢。数组的运算数组可以用在算术表达式中，结果也是一个数组，由数据向量的运算一一组成。通常，操作中涉及的对象应该具有相同的dim属性。
3、R语言数据对象类型
尽量在r中使用。