R语言基础（数据类型，运算符，数据整理，管道操作）

最新推荐文章于 2025-03-15 01:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-03-15 01:00:00 发布
阅读量1.1k 收藏 3
点赞数 6
分类专栏： R语言学习笔记 R
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qingchen98/article/details/105418640
版权
本文介绍了R语言的基础知识，包括数据类型（如逻辑型、数值型、字符型等）、结构体对象（向量、矩阵、因子等）、运算符号、函数创建以及数据导入导出。特别讨论了如何实现n的阶乘，并使用dplyr和tidyr包进行数据提取、整理和管道操作。还提到了readr和readxl包用于读取csv和Excel文件，以及magrittr包的管道操作符 `%>%`。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基础数据类型

R语言中的数据类型包括逻辑型(logical)、数值型(numeric)、整数型(integer)、字符型(character)、复数型(complex)和原始类型(raw)。

结构体对象数据类型

R的结构数据类型包括向量、列表、二维矩阵、三维矩阵、因子和数据框，其创建方式和元素访问代码如下表：

类别 创建方式 元素访问
向量(vector) c( ) v[index]
列表（list） list( ) L[[index]]
二维矩阵（matrix） matrix( ) M[index1,index2]
多维矩阵（array） array( ) A[index1,…indexn]
因子（factor） factor( ) F[index]
数据框（data.frame） data.frame( ) DF[index1,index2]
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
R语言数据处理 常用函数
zhengxj_的博客
09-03 804
R
R语言：数据类型
求知：数据科学家之路
07-23 1566
数据类型包括如下几种类型： Array Data Frame Factor Matrix Vector Complex Date/Time List Operators Array格式： array(data=NA,dim=length(data),dimnames=NULL)x<-array(1:9) x ## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x<-array(1:9,c(3,6))
R语言 数据类型
KopWelkin的博客
03-25 388
通常，在使用任何编程语言进行编程时，您需要使用各种变量来存储各种信息。 变量只是保留值的存储位置。 这意味着，当你创建一个变量，你必须在内存中保留一些空间来存储它们。 您可能想存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。基于变量的数据类型，操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。 与其他编程语言（如C中的C和java）相反，变量不会声明为某种数据类型。 变量分配...
R语言——变量
maizeman126的博客
03-15 1437
当操作因子水平的内容时（常见的例子是：清理命名，例如，把所有男性字符统一为“male”，而非“Male”），最好先把因子转换成字符串后再处理，以便充分利用字符串操作函数。除了我们已知的数字类和逻辑值，向量还有其他三个类，它们分别是：用于存储文本的字符character，存储类别数据的因子factor，以及比较少见的存储二进制数据的原始值raw。在这个命令中，ls列出所有的变量名，"^is"是一个正则表达式，它意味着“匹配所有以is开头的字符串”，而baseenv函数则返回base包中所有的环境。
R语言数据类型
yun5945的博客
03-01 951
#对象的查看和删除 ls()#查看当前的工作空间所有对象 rm()#删除对象 #数据类型：数值型、逻辑型、字符型、复数型、原始型、缺失型 class(数据名)#查看数据的类型 length(数据名)#查看数据的长度 cat(数据名)#查看它是什么 数据运算 逻辑运算 复数型 Re(复数对象)#获得复数的实部 Im(复数对象)#获得复数的虚部 Mod(复数对象)#计算复数的模 Conj(复数对象...
R语言的数据类型
hs6605015的博客
06-03 1万+
一、数据类型 概括来说，R可以识别六种基本的数据类型，分别是，双整型（double）、整型（integer）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数类型（complex）以及原始类型（raw）. 1.双整型（double） 储存普通数值型数据，可正可负，可大可小，可含小数可不含 R中键入的任何一个数值都默认以double型存储 想知道某个对象是什么类型，可以使用typeof() 函数进行查看 在数据科学里，它更常被称为数值型（numeric） 2.整型（integer） 顾名思义，只能
r语言数据框操作
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
03-22 9974
前言：近段时间学习R语言用到最多的数据格式就是data.frame，现对data.frame常用操作进行总结，其中函数大部分来自dplyr包，该包由Hadley Wickham所作，主要用于数据的清洗和整理。 一、创建 data.frame创建较为容易，调用data.frame函数即可。本文创建一个关于学生成绩的数据框，接下来大部分操作都对该数据框进行，其中学生成绩随机产生 1 > library(dplyr) #导入dplyr包 2 > options(d.
R语言新手必看：dplyr包基础教程，快速掌握数据操作
[R语言新手必看：dplyr包基础教程，快速掌握数据操作](https://www.marsja.se/wp-content/uploads/2023/10/r_rename_column_dplyr_base.webp) # 1. R语言与dplyr包概述 ## 简介 R语言是数据科学领域广泛使用的编程...
R语言的那些非常流行数据分析的包汇总.docx
07-03
1. **dplyr**：除了数据整理功能外，它还支持数据类型的转换操作。 2. **magrittr**：提供了一系列管道运算符，简化了代码书写过程，使数据转换更加直观。 3. **tibble**：这是一种现代的数据框格式，相比传统的...
R语言-数据类型
热门推荐
xiaohukun的博客
07-24 2万+
1.数据类型 2.属性 3.强制转化
R语言——数据类型
kesteler的博客
03-06 824
一般型：123,0.125科学计数型：1.23e2， -1.25E-1。
1 R语言的数据类型
Hani的 编程生活
06-20 754
R语言的数据类型 R语言的特点 ---- 动态（运行期间才确定数据类型） 强类型(不同数据类型的数据不可以混用) mode(a)---- 查看对象a 的数据类型 numeric  ----- 数值型   521 complex ------ 复数型  -100+18i logical  ------ 逻辑型 T F character ----- 字符串 "aa"
R语言笔记1：数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框）
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
03-07 1901
宏基因组按：科研中数据分析解读占用了我们太多时间，学习R语言是生物测序领域数据(reads count表)分析及可视化的首选。举个例子，扩增子分析从fastq到OTU表至多是de nov...
R语言基本数据类型
m0_54356409的博客
04-13 1858
R语言基本数据类型、转化数据类型、内置常量
R语言——数据类型详解
qq_47897078的博客
11-24 6760
R语言——数据类型详解 R语言支持的数据类型 数值型 整数型 逻辑型 字符型 复数型 原生型 R语言的数据对象类型包括 向量：一个向量只能有一种数据类型 矩阵：一个矩阵只能有一种数据类型 数组：一个数组只能有一种数据类型 数据框：不同的列允许不同的数据类型 因子：一个因子只能有一种数据类型 列表：允许不同的数据类型 如上图所示，标量、向量、矩阵和数组可以按同一类型来理解，这四种类型要求对象包含的数据均为同一类型，数组是多维度的一串数据，向量是维度为1的数组，标量是单元素的向量，矩阵是维度为2的数
R语言管道符如何使用
最新发布
04-03
<think>好的，用户想了解R语言中管道符的使用教程和示例。我需要先整理一下相关的知识，确保回答准确。首先，管道符在R中主要有两种，%>%和|>，前者来自magrittr包，后者是R 4.1.0之后的内置运算符。用户可能对这两种的区别不太清楚，需要解释一下。 然后，用户需要教程和示例，应该分步骤讲解。可能要从安装开始，比如如何加载magrittr包或者dplyr包，因为dplyr也常用管道。接下来是基础用法，比如用管道传递数据，替换嵌套函数，这样代码更易读。然后可以展示一些实际例子，比如数据处理、图形绘制等，这样用户能直观看到效果。 还要注意引用用户提供的资料。比如，引用[1]提到管道操作提高代码可读性和效率，可以结合这点说明。引用[2]中的示例展示了管道的简洁性，可以引用相关部分。引用[3]提到代码可读性的问题，需要提醒用户虽然管道简化代码，但需要一定的熟悉度。 用户可能遇到的问题包括管道符的正确使用位置，参数传递的方式，比如用.来表示数据的位置。另外，多个操作串联时的换行和缩进，保持代码整洁。可能还需要提到管道符的进阶用法，比如结合其他tidyverse包，如ggplot2，或者传递到函数的特定参数位置。 需要检查是否有语法错误，确保示例代码正确。比如，在基础示例中，使用mtcars数据集，filter和select函数是否正确调用。还要注意管道符在不同版本中的兼容性，如果用户使用的是较旧的R版本，可能需要安装magrittr包，而新版本可以用|>。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习。比如，管道符和传统写法的区别，如何处理多个参数，或者如何调试管道中的错误。这些问题能引导用户深入理解。</think>### R语言管道操作符使用教程 R语言中的管道操作符主要用于**简化嵌套函数调用**，通过数据流传递提升代码可读性。以下是具体用法与示例： --- #### 一、管道操作符类型 1. **`%>%`**（需加载`magrittr`或`dplyr`包） 2. **`|>`**（R 4.1.0+ 原生支持） --- #### 二、基础用法 管道符将左侧结果自动传递到右侧函数的**第一个参数**： ```r # 传统嵌套写法 result <- head(select(filter(mtcars, mpg > 20), cyl, hp)) # 管道写法 result <- mtcars %>% filter(mpg > 20) %>% select(cyl, hp) %>% head() ``` --- #### 三、参数传递规则 1. **默认传递到第一个参数**： ```r mtcars %>% summary() # 等价于 summary(mtcars) ``` 2. **使用`.`指定位置**： ```r mtcars %>% lm(mpg ~ cyl, data = .) # 将数据传给lm的data参数 ``` --- #### 四、进阶用法 1. **多步骤数据处理**： ```r iris %>% filter(Sepal.Length > 5) %>% group_by(Species) %>% summarise(avg_width = mean(Sepal.Width)) ``` 2. **图形绘制流程**： ```r mtcars %>% ggplot(aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm") ``` 3. **结合匿名函数**（R 4.1+）： ```r mtcars |> (\(x) subset(x, hp > 100))() ``` --- #### 五、注意事项 1. 管道链建议每行一个操作，用缩进提升可读性 2. 复杂计算建议拆分为中间变量 3. 调试时可用`%T>%`（tee运算符）检查中间结果[^3] ---
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小火柴123

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值