一.數據類型 5種
1.character 字符
2.numeric 數值
3.integer 整數 一般數字的存儲會默認為數值類型，如果要強調是整數，需要在變量值后面加上 L。 x <- 5L class(x)
4.complex 復數 1+2i
5.logical 邏輯 TRUE&FALSE
class()查看數據類型
R語言對大小寫敏感
二。數據結構
屬性：名稱、維度、類型、向量結構
向量（vector）：只能包含同一類型的對象。
創建向量方法1：x1 <- vector("integer",length = 4)
方法2：x2 <- 1:4
方法3：x3 <- c(1,2,3,4)
向量的其他特點，如果往向量里傳的數據類型不一樣，向量會強制轉成同一種類型。x <- c(TRUE,10,"a") 結果都會轉換成字符型元素。
向量數據類型的轉換：as.xxx()
向量還可以給參量命名：
names（向量名） <- c(跟參量數量一致的名字）
向量名
矩陣和數組|matrix&array
矩陣可以看做 向量+維度屬性（整數向量：nrow，ncol）
x<-matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)
矩陣的填充方式是按列填充。
矩陣的相關函數：dim(x) 查看矩陣行列信息。
attributes()可以查詢矩陣屬性。
其他創建矩陣的辦法（矩陣其實就是向量+維度信息）
矩陣的拼接：
按行拼接
按列拼接
數組 array
數組與矩陣非常相似，只是維度可以大於2
列表（是r中非常重要的數據結構
）
跟前面數據結構最大不同是可以包涵不同類型對象；可以直接給列表里的元素命名。
如何給矩陣的每行、每列命名？
用dimnames()
因子
分類數據，可分成有序和無序（按能否比大小來區分）
缺失值
NA&NaN
NA不屬於NaN，NaN屬於NA
NaN用來表示非法運算導致的缺失值，NA用來表示的范圍更廣。
相關函數，判斷是否是na或nan is.na()
缺失值的處理，用平均數或者眾數去補全。
數據框（data.frame()）
用來存儲表格數據，跟列表、矩陣關系都很密切。
日期與時間結構
時間分成兩個類型，POSIXct/POSIXlt
表示距離1970-01-01過去了多少秒。前者存儲的數據是整數，常寸在數據框中
POSIXlt是列表，包含年月日星期等
一個數據矩陣的每一行數據叫作一次觀測，每一列叫作一個變量。