2.1 基本计算
2.1.1 数据类型
在R语言中，一切皆对象。对象是可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数、甚至图形。每个对象都有类。R语言是面向对象的，R能处理的对象（包括数据）统称为object，一个object都有它所归属的类（class），一个class至少有一个特征是这类数据所共有的。类又可以被继承，产生儿孙类。
R语言中所有的对象都有2个内在属性，即：类型和长度。类型是对象元素的基本种类，长度是对象中元素的个数。R语言最基本的数据类型有：数值型（numeric）、复数型（complex）、逻辑型（logical）、字符型（character）等，还有不常用的类型，例如函数或表达式。
数据类型组成了对象，主要有6种结构，包括：向量、因子、数组、矩阵、列表、数据框等。多样化的数据对象赋予R语言灵活的数据处理能力。相关内容简述如下，详细内容可查阅帮助文件或有关文献。
（1）向量
向量（vector）是R语言处理数据的最基本单位，即可以是一串数字，也可以是一个数字。向量（vector）是虚拟类，本身不指定数据的存储类型，但赋值后立即变为数值型（numeric）、逻辑型（logical）、字符型（character）等实际数据类型。向量必须保证它的所有元素具有数据类型。
通过函数getClass()查到向量（vector）所包含的数据类型多达21种。
一个向量只属于一种类型，如果改变了一个元素的值可能会改变该向量的类型。我们可通过以下函数进行查阅。
- 数据存储类型：mode（变量名）
- 数据所属类型：class（变量名）
- 数据长度：length（变量名）
- 数据类型或存储类型：typeof（变量名）
- 数据结构：str（变量名）
创建向量常用的函数有以下3种，具体用法请查阅帮助文件。
- 函数c()表示将括号里面的内容组合成为一个向量。
- 函数seq()可以产生等差数列。
- 函数rep()可以产生重复的元素。
通过方括号([ ])中给定元素所处位置的数值，可以访问向量中的元素。将一个值赋给某个向量（矩阵、数组、列表等）中一个不存在的元素时，R语言将自动扩展这个数据结构以容纳新值。
（2）因子
因子（factor）是一类非常特殊的数据类型。在R中，类别变量和有序变量称为因子。一个因子不仅包括分类变量本身还包括变量不同的可能水平（即使它们在数据中不出现）。可使用函数factor()生成因子，具体赋值根据字母顺序确定，若指定参数order=TRUE，则可以声明有序型因子；也可以使用函数gl()生成因子。因子的种类称为水平（level）。
比如10个实测数据，前5个数据来自A，其余数据来自B，因子有两个水平(levels)：A和B。
（3）数组
数组（array）可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合， 如数值型，它是矩阵（matrix）的推广。向量只有在定义了dim属性后才能作为数组使用，可以通过函数array()创建数组，参数vector为数组中的数据，dimensions设置维度，是一个数值型向量。
（4）矩阵
矩阵（matrix）是一个双下标2维数组，每个元素拥有相同数据类型。它和数组（array）的继承关系比较复杂，既是父亲又是儿子，还是孙子。
向量数据可以使用函数dim()转换成矩阵。默认矩阵数据排列顺序为：先列后行，但是矩阵内数据的下标读取方式是：先行后列。x[2, 1]是第2行、第1列的值，x[2,]表示第2行的所有数据，x[,2]表示第2列的所有数据。函数dim()还可以获取或设置数据的维度。
把一个向量转成矩阵还可以使用函数matrix()，参数nrow设置行数，ncol设置列数，byrow设置行列填充方式，默认（byrow=False）按列填充。
几个长度相同的向量也可以合并到一个矩阵，函数cbind()将每个向量当成一列（按列）合并，函数rbind()按行合并。不同向量的数据类型要相同，否则转换成矩阵后数据类型会混搭。
矩阵元素可通过下标和方括号引用,多维矩阵可以只用一个下标。
（5）列表
列表（list）是R语言中最复杂的一种数据类型，它是对象的有序集合构成的对象，由向量直接派生而来。列表中包含的对象又称为分量，每个分量的长度和类型可以不同。列表列表可以组合不同的数据类型，甚至可以是其他列表，各组成数据的类、长度、维数都可以不一样。一个列表可以同时包括数值向量、逻辑向量、矩阵、复向量、字符数组、函数等。可以使用函数list()创建列表。
注意在列表中[[…]]和[…]的含义是不一样的。
（6）数据框
数据框是R语言中最常用的数据结构，是一个属于data.frame类的列表，通过函数data.frame()可以创建数据框，即将几个不同类型但长度相同的向量合并到一个数据框，每一列的数据类型必须唯一。通过函数fix()可以编辑数据框，通过函数dim()查看数据框维度。
数据框的每列是一个向量，称为列向量。列向量只有两种类型，要么是数字型，要么是因子型。从文件读取或其他类型数据转换成数据框的数据，如果不是数值型，会被强制转换成因子型。有时候数值型（尤其是整型）向量也会被转成因子。
数据框的外观和二维矩阵差不多，但它却不是矩阵。它的数据（.data）是列表数据，列表示变量，行表示观测值，列名称（names）就是列表中各项的名称，另外还有行名称（row.names）。数据框列表对象的分量必须是向量、数值、字符、逻辑、因子、数字矩阵、列表或其他数据框。合并的几个向量长度必需一致，即每列的行数必须相等。
数据框在使用时经常通过函数attach()和detach()，或单独使用函数with()来简化代码，否则必须使用美元符号“$”来指定对象中的特定部分。
数据框可以用数字下标取数据，也可以用列名称下标取数据。两种方式所获数据的类型是不一样的，按列名称下标方式取得的数据仍然是数据框。因为同样的数据，在一些对类型要求很严格的操作（比如作图）中因为取数据方式的不一样会得到完全不一样的结果。
（7）特殊值数据
为确保所有数据都能被正确识别、计算或统计等，R定义了一些特殊值数据：NULL（空数据）、NA（无数据）、NaN（非数字）和inf（数字除以0得到的值），相应的判断函数如下：
- is.null()
- is.na()
- is.nan()
- is.infinite()
