京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言向量
向量是最基本的R数据对象并且它有六种类型的原子的载体。它们是 - 逻辑,整数,双精度,复数,字符和原始。
向量的创建
单个元素的向量
即使R语言中仅有一个值,它成为长度为1的矢量,属于上述向量类型的一种。
# Atomic vector of type character.
print("abc");
# Atomic vector of type double.
print(12.5)
# Atomic vector of type integer.
print(63L)
# Atomic vector of type logical.
print(TRUE)
# Atomic vector of type complex.
print(2+3i)
# Atomic vector of type raw.
print(charToRaw('hello'))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "abc"
[1] 12.5
[1] 63
[1] TRUE
[1] 2+3i
[1] 68 65 6c 6c 6f
多元素向量
使用冒号运算带有数值数据
# Creating a sequence from 5 to 13.
v <- 5:13
print(v)
# Creating a sequence from 6.6 to 12.6.
v <- 6.6:12.6
print(v)
# If the final element specified does not belong to the sequence then it is discarded.
v <- 3.8:11.4
print(v)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 5 6 7 8 9 10 11 12 13
[1] 6.6 7.6 8.6 9.6 10.6 11.6 12.6
[1] 3.8 4.8 5.8 6.8 7.8 8.8 9.8 10.8
使用序列 (Seq.) 运算符
# Create vector with elements from 5 to 9 incrementing by 0.4.
print(seq(5, 9, by=0.4))
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 5.0 5.4 5.8 6.2 6.6 7.0 7.4 7.8 8.2 8.6 9.0
使用 c() 函数
非字符值强制转换为字符类型,如果该元素之一是字符。
# The logical and numeric values are converted to characters.
s <- c('apple','red',5,TRUE)
print(s)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "apple" "red" "5" "TRUE"
访问向量元素
一个向量的元素使用索引访问。[]括号是用来进行索引。索引位置始于1。 给出索引负值将从结果元素中丢弃。TRUE, FALSE 或 0 和 1。也可用于索引。
# Accessing vector elements using position.
t <- c("Sun","Mon","Tue","Wed","Thurs","Fri","Sat")
u <- t[c(2,3,6)]
print(u)
# Accessing vector elements using logical indexing.
v <- t[c(TRUE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,FALSE)]
print(v)
# Accessing vector elements using negative indexing.
x <- t[c(-2,-5)]
print(x)
# Accessing vector elements using 0/1 indexing.
y <- t[c(0,0,0,0,0,0,1)]
print(y)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "Mon" "Tue" "Fri"
[1] "Sun" "Fri"
[1] "Sun" "Tue" "Wed" "Fri" "Sat"
[1] "Sun"
向量操作
向量运算
相同长度的两个矢量可以加,减,乘或除给出的结果为向量输出。
# Create two vectors.
v1 <- c(3,8,4,5,0,11)
v2 <- c(4,11,0,8,1,2)
# Vector addition.
add.result <- v1+v2
print(add.result)
# Vector substraction.
sub.result <- v1-v2
print(sub.result)
# Vector multiplication.
multi.result <- v1*v2
print(multi.result)
# Vector division.
divi.result <- v1/v2
print(divi.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 7 19 4 13 1 13
[1] -1 -3 4 -3 -1 9
[1] 12 88 0 40 0 22
[1] 0.7500000 0.7272727 Inf 0.6250000 0.0000000 5.5000000
向量元素回收利用
如果我们算术运算不等长的两个向量,那么短的向量的元素被循环以完成操作。
v1 <- c(3,8,4,5,0,11)
v2 <- c(4,11)
# V2 becomes c(4,11,4,11,4,11)
add.result <- v1+v2
print(add.result)
sub.result <- v1-v2
print(sub.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 7 19 8 16 4 22
[1] -1 -3 0 -6 -4 0
向量元素排序
一个向量中元素可以使用 sort()函数进行排序。
v <- c(3,8,4,5,0,11, -9, 304)
# Sort the elements of the vector.
sort.result <- sort(v)
print(sort.result)
# Sort the elements in the reverse order.
revsort.result <- sort(v, decreasing = TRUE)
print(revsort.result)
# Sorting character vectors.
v <- c("Red","Blue","yellow","violet")
sort.result <- sort(v)
print(sort.result)
# Sorting character vectors in reverse order.
revsort.result <- sort(v, decreasing = TRUE)
print(revsort.result)
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] -9 0 3 4 5 8 11 304
[1] 304 11 8 5 4 3 0 -9
[1] "Blue" "Red" "violet" "yellow"
[1] "yellow" "violet" "Red" "Blue"
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-13一、问题从哪来 财务分析里算增长率,常规公式所有人都会写: 增长率本年数上年数上年数 这个公式在"上年为正"时完全成立。但一 ...
2026-11-12一、什么是加权聚类 普通聚类默认"每个样本、每个指标都同等重要":距离公式里每个样本权重都是 1,每个指标在距离计算里占比相 ...
2026-11-12“纲举目张,执本末从。”若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2026-11-12一、需求从哪来 做 Excel 报表时,"从一个透视表取数据"这个需求通常有三种来源: 汇总页引用:明细透视表在另一个 sheet,汇总 ...
2026-11-11一、透视表的价值在哪 一句话概括:数据透视表把"写公式汇总"变成了"拖字段看结果"。 传统做法要写 SUMIFS、COUNTIFS,改一个维 ...
2026-11-11核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-11核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-11一、回归分析到底在解决什么问题 很多人学回归分析,是从公式开始的:最小二乘法、残差平方和、R²、t 检验。公式记住了,但一到 ...
2026-11-10一、等级聚类法是什么 等级聚类法(Hierarchical Clustering),中文也叫系统聚类法、层次聚类法,是聚类分析里最经典的一类方法 ...
2026-11-10考试范围 PART 1 大数据基础理论 占比(8% ) a. 大数据分析基础(1%) b. Python 基础(5%) c. Linux & Ubuntu 操作系统基 ...
2026-11-10一、业务背景 在后台列表、管理系统、报表页面的分页需求里,前端通常需要两份数据:当前页的分页记录、符合筛选条件的数据总条 ...
2026-11-09一、需求看起来简单,实际坑不少 "把文本里所有中括号 [] 中间的内容提取出来"——这是文本清洗里最常见的需求之一。日志里的 [I ...
2026-11-09大数据分析师证书考什么 考试范围 PART 1 大数据基础理论 占比(8% ) a. 大数据分析基础(1%) b. Python 基础(5%) c. Li ...
2026-11-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据处理概述 定义: 在正式开展数据分析之前,对原始采集的数据进行整理、修正、加工和精 ...
2026-11-06一、为什么数据要先标准化 拿到一份数据,各列的量纲往往完全不同:年龄单位是"岁"(约 20~60),收入单位是"元"(几千到几万) ...
2026-11-06一、为什么 Python 成了统计分析的主流工具 十年前做统计分析,主流选择是 SPSS、SAS、Stata。现在越来越多的研究者、分析师转向 ...
2026-11-06核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-11-06“大学生必备证书有哪些”最容易被答成一张越长越好的清单。但校招筛选的真实逻辑是:证书要对应你投的岗位任务,并且在校期间确 ...
2026-11-05大学期间能报的证书,先别急着看“含金量榜单”。更实用的第一步是问:我现在这个身份、这个学历,符合报考条件吗? 很多证书宣 ...
2026-11-05