R语言教程——Day3 变量 数据类型(1)

变量

常量是内存中用于保存固定值的单元，比如1，字母abd，是无法更改的；而变量相当于一个代号，我们可以把数字、表、字符串甚至是图片存储在变量里，反复使用，更改，删除。先操作一下以下的代码。

创建变量a，通过<-或=赋值，具体区别下文会提到
> a <- 1
查看变量a的值
> a
[1] 1
更改变量a的值，只需要重新赋值就会覆盖原有的值
> a <- 3
> a
[1] 3
查看工作空间有哪些变量，发现有了变量a
> ls()
[1] "a" "al" "b" "e1" "f" "pts"
删除变量 a
> rm(a)
> ls()
[1] "al" "b" "e1" "f" "pts"

数据类型

数据为什么要分类？因为不同类型的数据需要的处理方式不同所以分类，就像处理图片用Photoshop，处理文字用word是一个道理。因而在R语言中也规定了不同的数据类型和其对应的处理方法：

numeric（数值型）

创建数字向量,查看数据类型

> x<-3
> class(x)
[1] "numeric"

把其他数据类型转变为数字

> as.numeric(c(2,3.6,"3","vb"))
[1] 2.0 3.6 3.0 NA
Warning message:
NAs introduced by coercion
#'vb'无法转变为数字，返回NA

格式化数字

> n <- c(2.3,4.243573422,12345)
> format(n,digits = 3,flag='+',big.mark = ',',small.mark = ' ',scientific = FALSE)
[1] " 2.30" " 4.24" "12,345.00"
# digits 小数点后的位数 ，flag 前缀 ，big.mark 在小数点前部分的分隔符号，small.mark在小数点后面部分的分隔符号，scientific 是否采用科学计数

Logical（逻辑型）

我看到很多教程上都写逻辑值包括TRUE、FALSE，大多数遗漏了NA。正式声明：逻辑型数据包括TRUE、FALSE、NA，记住世界不止有对和错！

NA

NA（not available）是缺失值，NA进行任何运算的结果都为NA。一个大家经常困惑的问题就是，NA和NULL有什么区别？通过一小段代码大家感受一下。

> x <-c(NA,NA,NA); x
[1] NA NA NA
> length(x)
[1] 3

> x <- c(NULL,NULL,NULL);x
NULL
>length(x)
[1] 0

length函数表示求向量的长度，从上面的代码可以看出NA好歹还占了一个位置，而NULL简直是空无一物。

逻辑运算符

参见下面的表格

逻辑运算符	描述
&	和运算，都为真结果才是真
|	或运算，一个为真即为真
!	非运算，给出相反的逻辑值

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