R是向量化的語言，最突出的特點是對向量的運算不需要顯式編寫循環語句，它會自動地應用於向量的每一個元素。對象是R中存儲數據的數據結構，存儲在內存中，通過名稱或符號訪問。對象的名稱由大小寫字母、數字0-9、點號和下划線組成，名稱是區分大小寫的，並且不能以數字開頭，特殊的對象名稱可以通過界定符 `` 來轉為合法的對象名稱，注意，點號( . ) 被視為沒有特殊含義的單字符。
R語言非常靈活，例如：
- R語言區分大小寫，不管是變量名和函數名，都是大小寫敏感的。
- 直接給變量賦值，R中不能顯式聲明變量和類型；
- 變量的類是可變的，就是說，同一個變量可以存儲字符，也可以存儲日期和時間，也可以存儲數值。
- R語句的分隔符是分號“;”，或換行符，當語句結束時，可以不使用分號“;”，R語言會自動識別語句結束的位置。
- R語言只支持單行注釋，注釋由符號#開頭，當前行出現在#之后的任何文本都會被R解釋器忽略。
- R支持向量化運算。
R語言擁有強大的數據處理和繪圖功能，還是免費的，是數據分析人員必學必會的一門語言。
一，變量是什么樣子？
首先，我們學習變量的用法，變量用於臨時存儲數據，以便重用。在R語言中，變量可以直接賦值，跟C、Java等語言不同，R的變量不能聲明，因為R沒有這個概念。變量名是大小寫敏感的，變量名可以包含字符、數字、點和下划線，對於包含特殊字符的變量名，需要使用 `` 把名稱轉換位有效的變量名，例如：
dataset$`#Visitors (T3M)`
用戶可以使用make.names() 獲得一個有效的變量名。為變量賦值的操作符是：<- 或 =，建議使用<- 作為變量的賦值符號，以下代碼為變量v賦值，並輸出變量的值：
> v<-3 > v [1] 3
注意，輸出結果[1]，表明從變量的第一個元素開始顯示，這意味着，變量實際上是一個向量，R語言中不存在標量類型，最小的數據類型是向量，而向量是一系列有序的值。R按照序列的順序，逐個打印向量的各個元素。
函數print用於輸出變量的值，在控制台中，可以直接輸入變量名，控制台自動調用print函數打印變量的值。
如果想把賦值和打印處於寫在同一行中，可以把賦值語句寫在()中，這樣，就能在同一行中完成變量的賦值和打印：
>(v<-3) [1] 3
1，變量的常用通用類
R中所有的變量都屬於特定的類（class），類用於表示變量屬於的類型（type），可以認為類（class）和類型（type）相同，常用的通用類是：
- 數值：integer，numeric
- 字符：character，使用單引號或雙引號
- 日期和時間：日期的類型是Date，時間是POSIXct、POSIXt
- 邏輯：logical，有效值是：TRUE和FALSE
用戶可以通過class(variable)函數查看變量的類型：
> v <- 1:3 > v [1] 1 2 3 > class(v) [1] "integer"
變量可以存儲任何數據類型，也可以存儲任何數據對象，例如，函數，分析的結果以及一個圖形。單個變量在某時刻取值為一個數字，而后可以被賦值為字符，還可以被賦值為其他數據類型。
2，變量的類檢查和類轉換
通過is.* 函數檢查變量的類型，通過as.*函數轉換變量的類型
> vc <- c('1','2','3') > is.character(vc) [1] TRUE > vi <- as.integer(vc) > is.integer(vi) [1] TRUE
3，變量的刪除
在R中，創建變量會占用系統的存儲空間，而刪除變量會釋放存儲空間；為了確保存儲空間的及時釋放，可以使用gc函數，強制系統回收垃圾，釋放操作系統中不再使用的存儲空間，R也會自動周期性地執行垃圾回收。使用rm函數把變量從當前的作用域中刪除：
> rm(variable)
> gc()
4，NULL值和NA值
NULL是個特殊值，表示未知值，NA表示缺失值，NULL和NA之間最大的區別是：NA是一個標量值，長度為1，而NULL不會占用任何空間，長度為零：
> length(NA) [1] 1 > length(NULL) [1] 0
使用is.null函數驗證NULL值，使用is.na函數驗證NA值：
> is.null(NULL) [1] TRUE > is.na(NA) [1] TRUE
二，向量
向量是R語言中最基本的數據結構，向量是有序的數據序列，序列中的每一個數據項叫做向量的一個元素，同一個向量的元素的數據類型必須是相同的，同一個向量中無法混雜多種不同類型的元素，向量元素可以是數值，字符，邏輯值等。
1，向量的創建
向量（Vector，也叫矢量）是數據的有序序列。函數c把一系列的數據拼接起來，創建一個向量；也可以通過c函數和冒號操作符，創建向量，例如：
> c(1,2,3,4) [1] 1 2 3 4 > c(1:4) [1] 1 2 3 4
也可以通過vector(class,length)函數，創建指定類和長度的向量，向量的每個元素的值是指定類型的默認值，對於數值是0，對於邏輯類是FALSE，對於字符類是空字符串，或NULL。
> vector('integer',3) [1] 0 0 0
R為每個類型都包裝了一個創建向量的函數，格式是class_name(length)，例如：
> numeric(3) [1] 0 0 0
2，向量的長度
向量的長度，就是向量包含的元素的個數，通過length函數獲取向量的長度
> length(c(1:3)) [1] 3
3，為向量的各個元素命名
R能夠為向量的各個元素命名，元素的命名有兩種模式，第一種模式是在創建向量時為元素命名，第二種模式是通過names函數為元素命名：
> (v <- c(a=1,b=2,c=3)) a b c 1 2 3 > names(v)<- c('va','vb','vc') va vb vc 1 2 3
輸出的結果中，並沒有[1]，這說明，無名的向量是按照序列的順序輸出的。names()函數也能獲得向量元素的名稱，如果向量中沒有一個元素有名字，那么names()函數返回NULL。
三，序列
特別地，對於正整數序列，可以使用冒號 : 操作符，該操作符能夠產生一個序列，例如 n:m，用於創建從數值n開始，步長為1，依次遞增，到數值m結束的有序的數值序列：
> 1:3 [1] 1 2 3
R內置seq函數家族，用於創建整數序列。seq函數用於創建序列，參數分別是開始值（from），結束值（to），步長（by），例如：
seq(from = 1, to = 1, by=step)
seq.int是seq函數的包裝，步長不為1的數值序列，可以通過seq.int函數來實現，該函數有三個參數，第一個參數是序列的開始值，第二個參數是序列的結束值，第三個參數默認值是1，用於指定步長。
> seq.int(1,5,2) [1] 1 3 5
函數seq_len(n) 用於創建長度為n的序列，相當於設置seq.int函數的：開始（from）為1，步長（by）為1，終止值（to）為n：
seq_len(2) [1] 1 2
四，索引向量
向量沒有維數，這意味着沒有列向量或行向量之分。通常情況下，通過下標和[]的組合來訪問向量中特定位置的元素，索引向量的格式是v[n]，n 叫做向量的下標，下標是向量元素的位置，第一個元素的位置是1，依次加1。如果下表超出向量的長度范圍，不會導致錯誤，但是向量會返回缺失值（NA）；如果不設置任何下標，那么將返回整個向量的值，R會按照元素在向量中的位置，順序打印出向量的元素值。除了下標和[] 之外，R還提供其他方式來訪問向量的元素：元素名稱、邏輯向量。
1，下標為整數或整數向量
當n值為正整數時，返回特定位置的元素的值；當n值為負整數時，不返回特定位置的元素的值；當n值為整數向量時，返回特定位置的元素。
> v <- 1:3 > v[1] [1] 1 > v[-1] [1] 2 3
v[-1]和 v[c(2:3)]返回的元素相同。
2，下標為邏輯向量
當n值為邏輯向量時，返回位置為true的元素的值；
> v[v<=2] [1] 1 2
v[v<=2]和v[c(TRUE,TRUE,FALSE)]返回的元素相同。
3，下標為字符或字符向量
對於元素被命名的命名向量，給向量傳入字符向量，命名向量返回指定名字的元素值；
> v <-(a=1,b=2,c=3) > v[c('a','b')] a b 1 2
五，向量元素的位置
向量中包含一系列的數據，如何選擇向量中符合條件的元素呢？在上節中，可以通過多種方式來索引向量的元素，如果知道符合條件的元素的位置，那么R就可以使用位置來索引向量的元素值。
1，which函數
which函數用於返回邏輯向量中元素值為TRUE的位置，
> v <- c(1,3,7,2) > v>2 [1] FALSE TRUE TRUE FALSE > which(v>2) [1] 2 3 > v[which(v>2)] [1] 3 7
2，邏輯向量
最簡單的方式是使用邏輯向量來索引向量的元素
> v[v>2] [1] 3 7
六，向量的循環
R支持向量化運算，這意味着，運算符或函數能夠作用於向量中的每個元素，而無需顯式地編寫循環語句，這種內置的循環，用於對向量的各個元素執行計算，性能是非常高的。
1，向量和單個數值相加
向量和單個數值n相加，是把向量的每個元素都和單個數值n相加，返回的結果是向量：
> x<-c(1:3)
> x+1 [1] 2 3 4
2，向量和向量相加
向量和向量相加的邏輯是在相同的序列位置上，對兩個向量的元素相加，返回的結果是向量。在向量和向量做運算時，盡量使兩個向量具有相同的長度（length）：
> a=1:3 > b=4:6 > a+b [1] 5 7 9
當兩個向量的長度不同時，R會循環短的向量，以配合較長的向量。如果長向量不是短向量的整數倍，R將拋出警告消息。推薦的做法是：對長度相同的兩個向量做運算。
七，向量元素的追加，刪除和更新
可以向向量中追加元素，例如，向矢量的末尾追加一個元素：
> r <- c(1,3,4)
> r[4] <- 5
> r [1] 1 3 4 5
向量不能直接刪除特定位置的元素，但是，我們可以通過為向量重新賦值來實現：
> r <- r[r!=4]
> r [1] 1 3 5
更新向量特定位置的元素值，只需要為向量的指定元素賦予新值：
> r[3] <- 4
> r
[1] 1 3 4
八，向量的排序和排名
排序：使用sort函數對向量進行排序，order函數返回元素在排序之后的位置,v[order(v)]返回和sort(v)相同的結果：
> v <- c(1,3,5,2,4) > sort(v) [1] 1 2 3 4 5 > order(v) [1] 1 4 2 5 3 > v[order(v)] [1] 1 2 3 4 5
排名：rank函數為數據框中的每個元素進行排名，不過rank函數只能作用於向量，只能返回向量元素的排名：
rank(x, na.last = TRUE, ties.method = c("average", "first", "last", "random", "max", "min"))
參考文檔：