R语言异质数据

数据结构是一种逻辑性的方式，或者说是根据需求来表示。它们进一步帮助在计算机内存中描述这种逻辑视图。在R语言中，数据结构可以分为两组，即同质和异质。

同质数据结构： 这种类型只能存储单一类型的数据（整数、字符等）。
异质数据结构： 这种类型可以同时存储一种以上的数据类型。

异质数据结构

R支持两种表示异质数据的方式，即列表和数据框架。下面将详细讨论这两种结构。

1) 列表 :

列表是单维的异构数据类型。
一个列表可以同时代表一个以上的数据类型。
我们可以简单地使用 list() 函数来创建一个列表。
列表类似于向量，然而，向量是同质的，而列表是异质的。
列表的另一个有趣的特性是我们可以将列表存储在其他列表中（就像简单的递归）。由于这个原因，列表也被称为 “递归向量 “。

例子

list_ex = list(Ch="R language", numbers = 5:1, fl=FALSE)
  
print(list_ex)

输出

$Ch

[1] “R language”

$numbers

[1]  5 4 3 2 1

$fl

[1] FALSE

例子： 递归向量

list_ex2<-list(list(1,"R language",FALSE), list("Python",2,"Language"),
               list("Hello",FALSE,"World"))
  
str(list_ex2)

输出

List of 3

:List of 3

.. : num 1

..: chr “R language”

.. : logi FALSE

:List of 3

.. : chr “Python”

..: num 2

.. : chr “Language”

:List of 3

.. : chr “Hello”

..: logi FALSE

.. : chr “World”

2)数据框架

在R语言中，数据框是一个二维的异质表状结构
它们只是具有相同长度的向量列表。
当数据帧被系统地使用时，它们会使数据分析更加容易。
在R语言中，我们使用 data.frames() 函数来创建数据框。
R语言中的数据框架必须遵循以下规则。
- 一个数据框架必须有列名，每一列必须包含 等量的 项目。
- 数据框中的每一行都必须有一个 唯一的名字。
- 一列中的每个条目必须有 相同的数据类型。
- 不同的列可以有相同或不同的 数据类型。

例子

employee_id <- c(1:4)
  
employee_name <- c("Abdul", "Anshul", "Vishal", "Riya")
employee_salary <- c("45000", "90000", "25000", "75000")
employee_designation <- c("Software Engineer", "Senior Manager", "Intern","Manager")
  
employee.data <- data.frame(employee_id , employee_name, employee_salary,
                            employee_designation)
  
employee.data