1.向量

向量是用来存储数值型、字符型或逻辑性数据的一维数组，用函数c（）创建向量

a <- c(1,2,5,6,4)

b <- c("one","two","three") 

c <- c("TRUE","FALSE")

2.矩阵

矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式，用函数matrix（）创建矩阵

y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4)

3.数组

数组与矩阵类似，但是维度可以大于2，用函数array（）创建数组

dim1 <- c("A1", "A2")
dim2 <- c("B1", "B2", "B3")
dim3 <- c("C1", "C2", "C3", "C4")
z <- array(1:24, c(2, 3, 4), dimnames=list(dim1, dim2, dim3))

4.数据框

数据框的概念较矩阵来说更为一般，数据框是R中最常处理的数据结构，用函数data.frame()创建

patientID <- c(1, 2, 3, 4)
age <- c(25, 34, 28, 52)
diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")
patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)

5.因子

类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非
常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。

diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
diabetes <- factor(diabetes)

6.列表

列表（list）是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来说，列表就是一些对象（或成分，
component）的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。

g <- "My First List"
h <- c(25, 26, 18, 39)
j <- matrix(1:10, nrow=5)
k <- c("one", "two", "three")
mylist <- list(title=g, ages=h, j, k)

R语言-数据结构