转自https://blog.csdn.net/qy_microbiota/article/details/79377790
R中的数据类型（data type）
R的对象（Objects）包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
R的对象有五种最基本的类型，即，字符型（character）、数值型（numeric）、整数型（integer）、复数型（complex）以及逻辑型（logical）
属性是R语言对象的一部分。主要包括以下：
名字（names，dimnames），维度（dimensions，包括矩阵等），类别（class，包括数字、整数等），长度（length），以及其他。可通过attributes()函数查看对象的属性，不是所有对象都有属性，如果没有则返回NULL。
- 向量
向量（vector）是R语言中最基本的数据类型，执行组合功能的函数c()可用来创建向量。
各类向量如下所示：
a <- c (1, 2, 7, -4, 5) ## numeric
b <- c ("Rice", "Wheat") ## character
c <- c (TRUE, TRUE, FALSE, TRUE) ## logical
d <- c (1+0i, 2+4i) ## complex
e <- c (9:17) ## integer
注意：单个向量中的数据必须拥有相同的类型。
创建空向量可以使用vector()函数。例如创建一个指定长度为10、类型为数值型的空向量：
> x <- vector("numeric", length = 10)
> x
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
另外，标量是只含一个元素的向量，它们用于保存常量。例如
f <- 3
g <- "US"
h <- TRUE
- 矩阵
矩阵（matrice）是** 具有维度属性的向量 **，矩阵都是二维的，和向量类似，矩阵中也仅能包含一种数据类型。
主要有三种创建矩阵的方法：
（1）直接创建
例：数字1-20自动创建为一个5行4列的矩阵，自动填充第一列之后开始填充第二列
y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4)
> y
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 6 11 16
[2,] 2 7 12 17
[3,] 3 8 13 18
[4,] 4 9 14 19
[5,] 5 10 15 20
> dim(y)
[1] 5 4 ##dim()看维度，5行4列
(2) 矢量+维度向量
添加维度向量dim()是将矢量转变成矩阵的方法
> m <- c(1:10)
> m
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> dim(m) <- c(2,5) ##2行5列
> m
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 3 5 7 9
[2,] 2 4 6 8 10
(3) 绑定行或列来创建矩阵
绑定行或绑定列可以通过cbind()和rbind()来实现
> x <- 1:3
> y <- 10:12
> cbind (x, y)
x y
[1,] 1 10
[2,] 2 11
[3,] 3 12
> rbind (x, y)
[,1] [,2] [,3]
x 1 2 3
y 10 11 12
数组
数组（array）与矩阵类似，但是维度大于2.数组可以通过array函数创建。列表
列表（list）是一种可包含多种不同类型对象的向量，是一些对象（或成分，component）的有序集合。
> x <- list(1, "a", TRUE, 1 + 4i)
> x
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] "a"
[[3]]
[1] TRUE
[[4]]
[1] 1+4i
5.数据框
数据框（Data Frames）是一种特殊的列表，其中所用元素长度都相等，列表中的每个元素都可以看作一列，每个元素的长度可以看作行数。
创建显式数据框的方法是data.frame()
> ID <- c(1,2,3,4)
> age <- c(25,26,55,43)
> diabetes <- c("Type1","Type2","Type3","Type1")
> status <- c("Poor", "Improved", "Excellent","Poor")
> data <- data.frame(ID, age, diabetes, status)
> data
ID age diabetes status
1 1 25 Type1 Poor
2 2 26 Type2 Improved
3 3 55 Type3 Excellent
4 4 43 Type1 Poor