R语言新建对象|极客教程

R语言新建对象

1. 介绍

在数据分析和统计建模过程中，我们经常需要创建并操作对象。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了多种方法来创建对象，包括向量、矩阵、数据框等。本文将详细介绍在R语言中如何新建对象。

2. 向量（Vector）

向量是R语言中最基本的对象类型之一，它由相同类型的元素组成。我们可以使用以下方法创建向量：

2.1. 使用c()函数创建向量

使用c()函数（combine的缩写）可以将多个元素合并为一个向量。以下是一些示例：

# 创建一个整数向量
vec1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(vec1)
# 输出: [1] 1 2 3 4 5

# 创建一个字符向量
vec2 <- c("a", "b", "c", "d", "e")
print(vec2)
# 输出: [1] "a" "b" "c" "d" "e"

2.2. 使用seq()函数创建向量

seq()函数可以用来创建一系列等差数列。以下是一些示例：

# 创建一个整数向量，从1到10
vec3 <- seq(1, 10)
print(vec3)
# 输出: [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

# 创建一个以0.1为步长的数列，从0到1
vec4 <- seq(0, 1, by = 0.1)
print(vec4)
# 输出: [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

2.3. 使用rep()函数创建向量

rep()函数可以用来创建重复的向量。以下是一些示例：

# 创建一个重复的整数向量
vec5 <- rep(1, times = 5)
print(vec5)
# 输出: [1] 1 1 1 1 1

# 创建一个重复的字符向量
vec6 <- rep("a", times = 3)
print(vec6)
# 输出: [1] "a" "a" "a"

3. 矩阵（Matrix）

矩阵是二维的数值对象，它由行和列组成。我们可以使用以下方法创建矩阵：

3.1. 使用matrix()函数创建矩阵

matrix()函数可以将向量转换为矩阵。以下是一些示例：

# 创建一个3行2列的矩阵
mat1 <- matrix(1:6, nrow = 3, ncol = 2)
print(mat1)
# 输出: 
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    4
# [2,]    2    5
# [3,]    3    6

# 创建一个空的3行2列的矩阵
mat2 <- matrix(nrow = 3, ncol = 2)
print(mat2)
# 输出: 
#      [,1] [,2]
# [1,]   NA   NA
# [2,]   NA   NA
# [3,]   NA   NA

3.2. 使用cbind()和rbind()函数创建矩阵

cbind()函数可以将多个向量按列合并为矩阵，rbind()函数可以将多个向量按行合并为矩阵。以下是一些示例：

# 创建一个3行2列的矩阵
vec1 <- 1:3
vec2 <- 4:6
mat3 <- cbind(vec1, vec2)
print(mat3)
# 输出: 
#      vec1 vec2
# [1,]    1    4
# [2,]    2    5
# [3,]    3    6

# 创建一个3行2列的矩阵
vec3 <- 7:9
vec4 <- 10:12
mat4 <- rbind(vec3, vec4)
print(mat4)
# 输出: 
#      [,1] [,2] [,3]
# vec3    7    8    9
# vec4   10   11   12

4. 数据框（Data Frame）

数据框是一种类似于表格的对象，它可以包含不同类型的变量。我们可以使用以下方法创建数据框：

4.1. 使用data.frame()函数创建数据框

data.frame()函数可以将向量或矩阵转换为数据框。以下是一些示例：

# 创建一个包含姓名和年龄的数据框
name <- c("Tom", "Mary", "John")
age <- c(25, 30, 35)
df1 <- data.frame(name, age)
print(df1)
# 输出: 
#   name age
# 1  Tom  25
# 2 Mary  30
# 3 John  35

# 创建一个包含姓名、年龄和性别的数据框
gender <- c("Male", "Female", "Male")
df2 <- data.frame(name, age, gender)
print(df2)
# 输出: 
#   name age gender
# 1  Tom  25   Male
# 2 Mary  30 Female
# 3 John  35   Male