说明

在前一篇中，我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装，并简单的介绍了一个示例，接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识。

本篇将主要介绍 R 语言的基本操作、变量和几种基本数据类型，好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念。通过本篇的学习，你将了解到：

R 语言有哪些基本操作
什么是变量，以及如何给变量赋值
R 语言有哪些基本数据类型，如何确定变量的数据类型

R 语言的基本操作

R 语言的默认提示符是 > ，它表示正在等待输入命令，每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令。

R 语言支持的基本操作主要有加、减、乘、除、取余和幂运算，对应的运算符分别为：+、-、*、/、%%、^。

加减乘除就不必多说了，但有一点需要提一下，跟许多语言不一样的是，R 语言中，除法运算得到的不是整数部分，而是包含小数部分的结果。

R

> 9/2
[1] 4.5
> 9/4
[1] 2.25
> 11/3
[1] 3.666667

取余运算的含义是计算整除后的余数：

R

> 9 %% 2
[1] 1
> 9 %% 4
[1] 1
> 9 %% 3
[1] 0
> 11 % 4
错误: unexpected input in "11 % 4"

在使用时需要注意的是有两个百分号组成，输入错误则会得上上述错误提示。

幂运算跟数学中的幂运算含义一致，2^3 代表的是2的3次幂：

R

> 2 ^ 3
[1] 8
> 3 ^ 2
[1] 9
> 2 ^ 10
[1] 1024
> 2 ^ 100
[1] 1.267651e+30

R 语言中的变量

在使用 R 语言时，我们通常很难一步到位得到最终的结果，需要进行一些复杂的计算。这时我们便需要使用变量来存放计算得到的中间结果。

R 语言中，可以将变量想象成一个盒子，我们可以将任何数据暂存到这个盒子里，但同一时刻，这个盒子只能保存一个数据，如果被多次赋值，则只会保存最后一次放入的数据。

R 语言中的赋值符号是 ->，虽然也可以使用 = 进行赋值，但强烈建议不要这样做，这样不仅显得不专业，而且在一些情况下会出现问题。

R

> x <- 3
> x <- 4
> x <- 9
> x
[1] 9

R 语言中的变量不需要事先声明，直接使用即可。如果使用了一个之前没有出现过的变量，则会创建一个新的变量。R 语言中变量是区分大小写的，x 与 X 是两个不同的变量。

R

> X
错误: 找不到对象'X'
> X <- 1
> X <- 3
> X
[1] 3
> x
[1] 9

变量都是有名字的，比如x、y、stu_score，变量的命名必须满足以下规则：

只能使用字母（区分大小写）、数字、“_”（下划线）、“.”（英文句号），不能有中文、空格和其它特殊字符存在
不能以数字、下划线开头，开头必须是英文字母或者点
可以以点号开头，但点号后面的符号不能是数字

在 R 语言中，如果非要搞一些骚操作，用一些奇怪的变量名，也不是不可以，需要用反引号来包裹。

R

> `* 90` <- 10
> `* 90`
[1] 10
> `变量` <- 20
> `变量`
[1] 20

当然，不建议这样做，变量取名最好简单且有意义，这样可以减少与其他人的沟通成本以及日后的理解成本。

R 语言中的基本数据类型

R 语言中主要数据类型有：向量、列表、矩阵、因子、数据框、数组。这些会在后面的文章中进行介绍，本篇只介绍基本的几种数据类型。

1. 逻辑型(logical)

逻辑型数据有两种可能的值，TRUE 或 FALSE 。

R

> v <- TRUE
> class(v)
[1] "logical"
> y <- FALSE
> class(v)
[1] "logical"
> y <- false
错误: 找不到对象'false'

class 函数可以获取变量的类型信息，可以看到，变量 v 和 y 都是 logical 类型。需要注意的是 TRUE 和 FALSE 必须全部大写，否则会出现上面的错误提示。

2. 数值型(numeric)

R 语言中数字的默认类型为数值型，在运算时需要注意其精度问题，当整数部分大于等于7位时，将舍弃小数部分，当整数部分小于7位时，与小数部分一起最多保留7位数字。

R

> i <- 10
> class(i)
[1] "numeric"
> j <- 11.1
> class(j)
[1] "numeric"
> k <- 1.1234567890
> class(k)
[1] "numeric"
> k
[1] 1.123457
> k <- 123456789.123456789
> k
[1] 123456789
> k <- 1234567.123456789
> k
[1] 1234567
> k <- 123456.123456789
> k
[1] 123456.1

3. 整数型(integer)

R 语言中，整数型需要使用数字+L来表示，如：2L、11L、-10L。

R

> i <- 1L
> class(i)
[1] "integer"
> j <- 22L
> class(j)
[1] "integer"
> k <- -10L
> class(k)
[1] "integer"

4. 字符型(character)

R 语言中字符型即字符串类型，通常为用单引号或双引号包围的字符串。

R

> name <- "Frank"
> class(name)
[1] "character"
> doc_name <- "study.mp4"
> class(doc_name)
[1] "character"

5. 复数型(Complex)

R 语言是支持复数计算的，复数也是 R 语言的基本类型之一。

R

> c1 <- 3 + 2i
> class(c1)
[1] "complex"
> c2 <-6 - 3i
> class(c2)
[1] "complex"

6. 原型(Raw)

R 语言还有一种不太常见的基本数据类型，叫原型(raw)。raw 类型是直接使用其二进制内容来进行保存和使用的类型。

R

> v <- charToRaw("Hello")
> class(v)
[1] "raw"
> v
[1] 48 65 6c 6c 6f

如何判断变量的类型

当我们拿到一个变量之后，如何判断它的数据类型呢？上面的例子中，其实已经有所提及，使用 class() 函数可以简单方便的查看变量的类型，但还有更简单的方式，为了判断某个变量x 保存的基本类型，可以用 is.xxx() 类函数，如is.integer(x), is.double(x), is.numeric(x), is.logical(x), is.character(x), is.complex(x), is.raw(x)。其中 is.numeric(x) 对 integer 和 double 内容都返回真值。

R

> is.character(s)
[1] TRUE
> is.character(v)
[1] FALSE
> is.raw(v)
[1] TRUE
> is.integer(i)
[1] TRUE
> is.numeric(i)
[1] TRUE
> is.complex(c1)
[1] TRUE
> is.integer(c1)
[1] FALSE

小结

至此，本篇就告一段落了，相信通过本篇的学习，对 R 语言的基本数据类型能有一个整体的掌握，别忘了回顾一下之前的问题，这些你都了解了吗：

R 语言有哪些基本操作
什么是变量，以及如何给变量赋值
R 语言有哪些基本数据类型，如何确定变量的数据类型

之后的篇章中，将会继续介绍 R 语言的各方各面，让 R 语言能为我们的数据分析提供更强力的支持！