變數資料結構和基本操作

Created: November-22, 2018

在 R 中，使用命名資料結構來運算元據物件。物件的名稱可能被稱為變數，儘管該術語在官方 R 文件中沒有特定含義。R 名稱區分大小寫，可能包含字母數字字元（a-z，A-z，0-9），點/句點（.）和下劃線（_）。要為資料結構建立名稱，我們必須遵循以下規則：

以數字或下劃線開頭的名稱（例如 1a），或有效數字表示式的名稱（例如 .11），或帶有破折號（’ - ‘）或空格的名稱只能在引用時使用：`1a`和`.11`。名稱將使用反引號列印：
```
 list( '.11' ="a")
 #$`.11`
 #[1] "a"
```
可以自由使用字母數字字元，點和下劃線的所有其他組合，其中帶或不帶反引號的引用指向同一物件。
以 . 開頭的名稱被視為系統名稱，並且使用 ls()-function 並不總是可見。

變數名中的字元數沒有限制。

有效物件名稱的一些示例是：foobar，foo.bar，foo_bar，.foobar

在 R 中，使用中綴賦值運算子 <- 為變數賦值。運算子 = 也可用於為變數賦值，但其正確用途是將值與函式呼叫中的引數名相關聯。請注意，省略運算子周圍的空格可能會給使用者造成混淆。表示式 a<-1 被解析為賦值（a <- 1）而不是邏輯比較（a < -1）。

> foo <- 42
> fooEquals = 43

所以 foo 被分配了 42 的值。在控制檯中輸入 foo 將輸出 42，輸入 fooEquals 將輸出 43。

> foo
[1] 42
> fooEquals
[1] 43

以下命令為名為 x 的變數賦值，並同時列印該值：

> (x <- 5) 
[1] 5
# actually two function calls: first one to `<-`; second one to the `()`-function
> is.function(`(`)
[1] TRUE  # Often used in R help page examples for its side-effect of printing.

也可以使用 -> 對變數進行賦值。

> 5 -> x
> x
[1] 5
>

資料結構的型別

R 中沒有標量資料型別。長度為 1 的向量就像標量一樣。

向量：原子向量必須是同類物件的序列：數字序列，或邏輯序列或字元序列。v <- c(2, 3, 7, 10)，v2 <- c("a", "b", "c") 都是向量。
矩陣：數字，邏輯或字元的矩陣。a <- matrix(data = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), nrow = 4, ncol = 3, byrow = F)。與向量一樣，矩陣必須由相同類別的元素組成。要從矩陣中提取元素，必須指定行和列：a[1,2] 返回 [1] 5，它是第一行，第二列的元素。
列表：不同元素的串聯 mylist <- list (course = 'stat', date = '04/07/2009', num_isc = 7, num_cons = 6, num_mat = as.character(c(45020, 45679, 46789, 43126, 42345, 47568, 45674)), results = c(30, 19, 29, NA, 25, 26 ,27) )。從列表中提取元素可以通過名稱（如果列表已命名）或通過索引完成。在給定的示例中，mylist$results 和 mylist[[6]] 獲得相同的元素。警告：如果你嘗試 mylist[6]，R 不會給你一個錯誤，但它會將結果作為列表提取。雖然允許使用 mylist[[6]][2]（它給你 19），但 mylist[6][2] 會給你一個錯誤。
data.frame：具有相等長度但（可能）不同型別的向量的列的物件。它們不是矩陣。exam <- data.frame(matr = as.character(c(45020, 45679, 46789, 43126, 42345, 47568, 45674)), res_S = c(30, 19, 29, NA, 25, 26, 27), res_O = c(3, 3, 1, NA, 3, 2, NA), res_TOT = c(30,22,30,NA,28,28,27))。列可以通過名稱 exam$matr，exam[, 'matr'] 或通過索引 exam[1]，exam[,1] 讀取。也可以通過名稱 exam['rowname', ] 或 index exam[1,] 讀取行。資料幀實際上只是具有特定結構的列表（rownames-attribute 和等長元件）

常見操作和一些警示性建議

預設操作是逐個元素完成的。有關運算子優先順序的規則，請參見 ?Syntax。大多數運算子（以及基數 R 中的其他函式）具有允許不等長的引數的迴圈規則。鑑於這些物件：

示例物件

> a <- 1
> b <- 2
> c <- c(2,3,4)
> d <- c(10,10,10)
> e <- c(1,2,3,4)
> f <- 1:6
> W <- cbind(1:4,5:8,9:12)
> Z <- rbind(rep(0,3),1:3,rep(10,3),c(4,7,1))

一些向量運算

> a+b # scalar + scalar
[1] 3
> c+d # vector + vector
[1] 12 13 14
> a*b # scalar * scalar 
[1] 2
> c*d # vector * vector (componentwise!)
[1] 20 30 40
> c+a # vector + scalar
[1] 3 4 5
> c^2 # 
[1]  4  9 16
> exp(c) 
[1]  7.389056 20.085537 54.598150

一些向量操作警告！

> c+e # warning but.. no errors, since recycling is assumed to be desired.
[1] 3 5 7 6
Warning message:
In c + e : longer object length is not a multiple of shorter object length

R 總結它可以然後重新使用較短的向量來填充空白……僅僅因為兩個向量的長度不是精確的倍數而給出警告。c + f#沒有任何警告。

一些 Matrix 操作警告！

> Z+W # matrix + matrix #(componentwise)
> Z*W # matrix* matrix#(Standard product is always componentwise)

使用矩陣乘法：V％*％W

> W + a # matrix+ scalar is still componentwise
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    6   10
[2,]    3    7   11
[3,]    4    8   12
[4,]    5    9   13

> W + c # matrix + vector... : no warnings and R does the operation in a column-wise manner
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    8   13
[2,]    5   10   12
[3,]    7    9   14
[4,]    6   11   16

私人變數

R 中變數或函式名稱中的前導點通常用於表示變數或函式是隱藏的。

因此，宣告以下變數

> foo <- 'foo'
> .foo <- 'bar'

然後使用 ls 函式列出物件只會顯示第一個物件。

> ls()
[1] "foo"

但是，將 all.names = TRUE 傳遞給函式將顯示’private’變數

> ls(all.names = TRUE)
[1] ".foo"          "foo"