R语言基础-向量的保姆式教程
R语言 向量知识点总结
一、写在前言
本文，是对R语言的向量的总结，适合新手入门，老手巩固总结，顺便强调一下R语言中向量的重要性，向量被誉为R语言中的战斗机。希望你阅读完本文后，能对向量有一个新的理解！文章内容有点多，这是因为我把一些晦涩难懂的点，都说得比较详细。好了，just enjoy it :)
二、创建一个"标量"
r_int<-5L #interger 创建一个整数型标量。
r_double<-5 #double 创建一个浮点型标量
r_double2<-5.5 #double 创建一个浮点型标量
r_string<-"hello,R!" #character 创建一个字符串型标量
r_complex<-2+1i #complex 创建一个复数型标量
r_logical<-TRUE #logical 创建一个逻辑型标量当然，创建了一个整数型标量，可以理解为这个标量的数据类型是整数型。
下面来解析一下，当我创建了这个标量 r_int<-5L的时候，R中发生了什么。
首先，R会创建出标量 5L，然后通过赋值符 <-，将标量 5L在内存中的地址，绑定到变量r_int上。
先介绍一个函数，typeof()，查看变量是啥类型的函数，比如，typeof(r_int)
现在来说一下上面创建标量细节。
- 创建第一个整数型标量5L，为什么要在5后面加个大写字母L，这是因为R会将你手动输入的整数数字默认给你转成浮点型(double)。
- 创建字符串变量的时候，虽然可以使用单引号或者双引号，但是我建议，使用双引号。
- 创建复数型标量的时候，即使虚数部分为1，也不可以省略这个1，比如r_complex<-2+1i，这个1不可省略。
- 创建逻辑型标量的时候，注意，必须要全部大写，TRUE或者FALSE，或者使用缩写T或者F，但是为了直观性，建议使用前者。
- 同时，我建议，赋值符号，使用"<-"，而不是使用等号"="，因为这是R中赋值符号的标准写法，使用赋值符号的时候要特别注意,千万别少打个横杠！
三、创建一个向量
现在来说一下，开始上一节的标题中，我为何给"标量"打上引号，这是因为，在R中，严格来说，并不存在标量，标量，其实是被当做特殊的一元向量来处理的。所以在上一节中，我们已经创建过一个向量啦！
下面，我们来介绍，如何创建多元向量。多元向量大家应该懂吧。。。就是向量中的元素有多个。
- 使用函数c()来创建
函数c(),单词concatenate的缩写，意为将不同的对象组合为向量或者列表。
vector_int<-c(1L,2L,3L) #创建整数型向量
vector_int2<-1:3 #创建整数型向量 1:3表示 1,2,3
vector_double<-c(1,2,3) #创建浮点型向量，动手typeof(vector_double)查看下元素的数据类型吧！
vector_string<-c("A","B","C") #创建字符串型向量。
vector_logical<-c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE) #创建逻辑型向量
vector_complex<-c(1+2i,3+4i) #创建复数型向量。
v<-c(vector_int,vector_string)#这种套娃操作,会将vector_int和vector_string中的元素，都加入到向量v中。
- 使用n:m来创建整数型向量
r_int<-1:5 #创建一个整数型向量。
以上创建的，都是没有名字的向量，现在我们来创建一下，带名字的向量。 - 创建带有名字的向量
v_1<-c(name="james",age=36)
names(v_1) #查看向量的名字，如果该向量是无名向量，则返回NULL
二者，没有很大区别，大家不必担心。
四、向量元素类型的自动转换机制
也许，你没听说过这个，很正常，这是我自己总结的。
现在，我要跟大家说一下向量的一个重要特性，那就是，向量的元素，必须为同一类型！！
也许你和我一样好奇，我先创建个v4<-c("hello",5)，回车，哈哈哈，没有报错！
然后，你可能会对上面那句话 “向量的元素，必须为同一类型”，产生质疑。
现在，我们来看看，刚才这个创建的向量v4
细心的你，一定发现了，这个5，从数值型，被转换成了字符串。
没错，这就是R语言向量的自动转换机制，那么这种转换的优先级是啥呢？
如果你的向量中有不同类型的元素，自动转换优先级：字符串>复数型>浮点型>整数型>逻辑型
通俗点理解，就是假如你的向量里，有不同类型的元素，如果有字符串元素，那么，所有的元素类型都会变成字符串类型。
然后依次类推，下面，来通过一个简单的小案例来看看吧！
我依次加入不同类型的元素，可以看到向量的元素类型，在发生如下改变。
现在你应该明白了，向量的元素类型，必须为同一类型，这句话的含义了吧。这就是向量的自动转换！
明白了上面这种自动转换机制后，来看看我以前踩过的坑。初学者可先不做了解，等以后学到dataframe再来查看即可。
提前用一下data.frame函数，以及rbind函数。
>df<-data.frame(name=c("a","b"),score=1:2) #创建一个dataframe数据框。
>df #查看一下df,相信你没有忘记我的那句话，应该知道这name,score向量的元素是啥类型了吧。
name score
1 a 1
2 b 2
>typeof(df$score) #来查看一下score列的类型，interger类型，nice，符合预期。
[1] "integer"
>df2<-rbind(df,c("c",80)) #利用rbind给df,再加一行。
>df2
name score
1 a 1
2 b 2
3 c 80
一切似乎很正常，看不出什么猫腻。
但是，事实真的是这样吗?
现在再来查看一下score列的类型，卧槽,咋变成字符串类型了?
>> typeof(df2$score)
[1] "character"
现在明白了吗，利用rbind添加的那一行c("c",80),向量对不同类型元素的自动转换，将浮点型80转换成了字符串类型"80"
然后字符串类型元素"80",加入到原来的向量score中，由于向量元素的自动转换，其他的整型元素都被转换成了字符串类型！
你说，向量的这种自动转换，你不明白的话，可不可怕？
尤其是在画图、以及计算的时候，你稍不注意，就会出错。五、向量元素类型的判断函数
这个没啥好说的，函数对向量进行判断，返回逻辑值TRUE或者FALSE。
is.character(x) #判断向量x是否为字符串型向量。
is.interger(x) #判断向量x是否为整数型向量。
is.numeric(x) #判断向量x是否为数值型型向量。整数型和浮点型可统称为数值型
is.double(x) #判断向量x是否为浮点型向量。
is.logical(x) #判断向量x是否为逻辑型向量。
is.complex(x) #判断向量x是否为复数型向量。初学向量的时候，心中一定要有杆秤，这个向量元素类型，是啥呢？
六、向量元素类型的显示转换函数
这些函数，用于向量元素类型强制转换。但是，前提是，被转换的向量和要转换成的向量间的元素，要能进行转换。
举个例子，你能把c("A")转换成数值型吗？，显然是不能。
强制转换类型，也与向量元素的自动类型转换有联系。低优先级的，无条件可以转换成高优先级的。
但是高优先级的，强制转换成低优先级的时候，需要元素间确实能够进行转换！！
优先级从高到低：字符串>复数型>浮点型>整数型>逻辑型
as.character(x) #将向量x转换成字符串类型向量。
as.complex(x) #将向量x转换成复数型向量。
as.double(x) #将向量x转换成浮点型向量。
as.interger(x) #将向量x转换成整数型向量。
as.numeric(x) #将向量x转换成数值型向量。
as.logical(x) #将向量x转换成逻辑型向量。下面来看一下，从低优先级转换到高优先级的过程，可以无条件正确转换。
但是你要从高优先级转换到低优先级的时候，就需要考虑到，元素间是否能互转了。
这里留给大家自己测试吧~
七、向量运算间的循环补齐
向量运算间的循环补齐，就是指短的向量，R会复制它的元素，来补齐到和长的向量相同的长度。
注意，下面所说长度相同的向量，意思就是元素个数相同的向量。
下面看下长度相同的向量间进行运算,此时就是向量对应位置的元素进行操作。
v1<-c(1,2)
v2<-c(3,4)
v1-v2
下面再看下不同长度的向量间的元素如何进行运算。
longv<-c(7,5,2,4,3,9,6) #长向量
shortv<-c(1,2) #短向量
longv-shortv #长向量减去短向量，会得到什么？
没有报错，但是给出了警告信息，这就是向量运算的循环补齐，下面我们来了解下。
现在 长向量longv<-c(7,5,2,4,3,9,6) 减去 短向量shortv<-c(1,2)，究竟该如何循环补齐呢？
此时，我们可以这样理解。长向量的元素个数 7 除 短向量的元素个数2，结果就是商3，余1
即 7/2，商3，余数为1.。。。这个应该很好理解吧。
此时，短向量会根据上面的商为3，来复制自身的短向量3次，得到新向量c(1,2,1,2,1,2)
然后，短向量会根据上面的余数为1，来取出自身前1个元素，即元素1，加入到上面循环得到的新向量c(1,2,1,2,1,2)中，
然后就这样，循环补齐后的向量就为c(1,2,1,2,1,2,1)
然后，再开始进行运算：c(7,5,2,4,3,9,6)-c(1,2,1,2,1,2,1)
八、向量化运算符
这一节，初学者可先不了解，后续再学习即可。
以下图片来源《R语言编程艺术》P34-P36
九、向量如何索引元素
9.1 整数索引
#R语言中，向量的索引起始位置是从1开始，而不是从0开始的。如果索引位置0的元素，没有返回值。
#先来创建一个浮点型向量。double vector
dbv<-c(1,5,2,4,6,8,5)
#正整数索引，返回对应位置的值，如果该位置没有值，则返回NA
dbv[1] 索引得到元素1
dbv[c(1,3)] 索引位置为1,3的元素，得到1,2
dbv[8] 由于该位置没有元素，返回NA
#负整数索引，排除掉不想要的元素。
dbv[c(-1,-2)] 排除掉位置1,2的元素，即排除掉元素1,5，返回元素2,4,6,8,5
dbv[-c(1,2)] 同上
#注意，不可以在同一个整数索引中，同时使用正、负整数索引。
#假如你想排除第一个位置的元素后，索引出第二个位置的元素。
#你运行dbv[c(-1,2)],这样就会报错。
#正确的做法是，先排除掉第一个，然后从返回的向量中，由于第一个元素被删掉了，原来的第二个元素，就变成了第一个。
dbv[c(-1)][1]
9.2 逻辑索引
逻辑索引，只会索引出原向量对应位置为TRUE的元素
#举个例子,本例使用这个向量 lglv logical vector
lglv<-c(1,3,5)
logical_index<-c(TRUE,FALSE,TRUE) #逻辑索引向量
#当逻辑索引向量的元素个数和原向量的元素个数相同时
lglv[logical_index] 逻辑索引向量c(TRUE,FALSE,TRUE)中位置1,3为TRUE，所以为索引出原向量位置1,3的元素。
#返回结果为，1,5
#当逻辑索引向量的元素个数和原向量的元素个数不同时
#那么此时便会用到循环补齐的概念。逻辑索引向量作为短向量，原向量作为长向量。
lgv[c(TRUE,FALSE)]
现在来做个小测验，如何取出一个向量中元素位置为奇数的元素，是不是感觉so easy了呢？
例子：eg9<-1:10;eg9[c(TRUE,FALSE)]
9.3 条件索引
条件索引是个啥，它就是个披上了条件判断外衣的，逻辑索引！
条件判断后，会转化成逻辑索引。
假设现在有向量a<-1:10
条件索引格式：向量名[条件] 比如a[a>5]
咱们拆解一下上面的这个条件索引。
首先，会进行条件判断，返回值为逻辑索引向量。
然后，逻辑索引向量，大家一定不陌生了吧！
9.4 名称索引
这个主要针对的是有名字的向量。
b<-c(name="james",age=36)
b["name"]
十、向量的增删改查
10.1 增
现在我们来创建一个向量
v<-c(1,5)
加入我现在想往里面，增加一个元素8，咋办呢？
老规矩，套娃操作呗。
v<-c(v,8) 现在v就变成了c(1,5,8)
或者使用append()函数
append(v,8)#这个函数知识将向量组合了，并没有真正在v中添加元素8，要想在v中增加元素8，还需要赋值给v
即v<-append(v,8) #很鸡肋的一个函数，我还不如继续套娃。。
或者，咱们还可以通过给不存在的元素位置赋值来给向量添加新元素
注意，如果该位置前面的位置没有元素的话，会被赋值为NA
比如v[5]<-110，现在来查看下向量v变成啥了
10.2 删
R语言中的删除操作，可以通过负索引，排除掉想删除的内容。然后返回给
a<-1:8
现在我们想删除掉第五个元素
a<-a[-5] #首先，我们排除掉了第五个位置的元素，然后，我们又赋值给了a
a<-a[-c(1,2,3)] #批量删除
a<-a[!(a>5)] #删除大于5的元素,通过a>5,筛选出大于5的元素的逻辑索引，然后通过!进行取反操作。得到小于5的元素。10.3 改
改的方式很简单，就是先索引出对应的元素，然后重新赋值即可。
比如:a<-c(1,5,3,4)
a[1]<-100 #索引向量中，位置为1的元素，重新赋值为100
a[1:2]<-0 #索引出向量中位置为1到2的元素，重新赋值为0
a[a>3]<-5 #条件索引出a中大于3的元素，重新赋值为5
10.4 查
#先来看看一元向量的查询
b<-c("a","b","c","a")
#查询向量b中是否有一元字符串向量 "a"
b=="a" #长向量与短向量操作，短向量会自动进行循环补齐，然后变成了逻辑向量。
b[b=="a"] #此时，就会索引出向量b中的所有字符串。
#再来看下多元向量的查询，这个操作非常有用。
比如，我想查询下，上面向量b，是否包含字符串"b"和"c"
我们可以这样写。
c("b","c","a")%in%b
此时，左侧的三元向量，每个元素，都会查询自己是否在右边的向量b中，
并返回一个逻辑向量，长度与左侧的向量长度一致。
十一、常用函数
首先，列举一下常用的函数，其中的参数没有列举完。如果你对某个函数不太熟悉，可以使用命令help("函数名")，比如help("sum")
或者使用?sum，注意，问号要是英文状态下的问号。
- length(x):获取向量x中元素的个数
- rep():重复向量或者列表。
格式：rep(x,times=1,each=1)
times:为数字时表示将整个向量重复多少次，为向量时，表示将对应的元素复制多少次。
each:表示将向量中的每个元素重复多少次。
假设给定向量a<-
#1将向量重复2次
rep(c("a","b","c"),times=2)--------->c("a","b","c","a","b","c")
#将向量的每个元素重复2次
rep(c("a","b","c"),each=2)---------->c("a","a","b","b","c","c")
#将向量的每个元素，重复不同的次数
rep(c("a","b","c"),times=c(1,2,3))------->c("a","b","b","c","c","c")
"a"复制次数为times中的第一个元素
"b"复制次数为times中的第二个元素
"c"复制次数为times中的第三个元素
- seq():产生等差序列
格式：seq(from=1,to=1,by=1)
from:从哪里开始产生
to:到哪里结束
by:步长是多少
这个比较简单，就不截图了，具体操作可以自己尝试。 - which():返回逻辑值为TRUE的索引向量的位置
比如which(c(TRUE,FALSE,TRUE))------->返回c(1,3),即位置1,3的值为TRUE
这个函数比较有用，比如我们想查看某个向量中，某个值在哪个位置。
可以这样操作。which(a=="b")
- sort():给向量排序
格式:sort(x,decreasing=FALSE,na.last=NA)
x:向量
decreasing:是否按降序排列，默认为FALSE，则表示按升序排列。
na.last:默认为NA，表示排序的时候剔除掉NA，可以设置为TRUE，表示将NA值放到最后。 - order:返回向量中的元素，在排序好后的向量中的位置。
order(x,na.last=TRUE,decreasing=FALSE)
x:向量
decreasing:是否按降序排列，默认为FALSE，则表示按升序排列。
na.last:默认为TRUE，表示排序的时候将NA值放到最后。
举个例子：x<-c(4,1,5)
order(x)------->返回结果c(2,1,3)
注意看定义！
首先，x被按照从小到大的顺序排序完成后为------>c(1,4,5)
然后，我们现在来看x,x为(4,1,5),其中元素4在上面排序好中的向量的位置为2,元素1在上面排序好中的向量的位置为1，
元素5在上面排序好中的向量的位置为3，所以order(x)---->返回值为c(2,1,3) - match():返回匹配的值的第一次的位置
格式：match(a,b)
a:想查找的值
b:在哪里查找
这个函数的功能就是：在b中依次匹配a中的元素，如果查找到了，返回第一次查找到的位置，否则返回与a等长的NA向量。
a<-c("a","b")
b<-c("a","a","c","b","b")
match(a,b)
注意，是只返回第一次匹配的位置。
- all()和any:检验参数是否全部为TRUE或者至少有一个为TRUE
all(c(TRUE,TRUE))----->因为向量中，元素值都为TRUE，所以返回TRUE。
any(c(TRUE,FALSE))----->因为向量中，元素值有一个为TRUE，所以返回TRUE
上述两个函数通常搭配条件判断来使用，为啥，因为条件判断，最后会变成逻辑向量。
而这两个函数，就是用来检验逻辑向量的。
通常，我们会用来检验是否存在缺失值。
使用:any(is.na(x))
先用is.na(x),对x中的每个值进行条件判断，判断是否为空，如果x是向量，那么is.na(x)返回的也是向量。
如果x是矩阵、数据框，那么is.na(x)返回的也是矩阵、数据框。只是所有的值都变成了逻辑值。
- table():统计向量中元素的频数
table(x)----->返回向量中各元素的统计频次，注意，返回的是一个向量，只是说这个向量是有名字的向量。
我们可以通过names()来获取向量的名字。 - rev(x):用于反转向量x的元素
- 其它函数
以下基本都是处理数值型向量的函数：
max(x)：找出x向量中的最大值
min(x)：找出x向量中的最小值
range(x)：找出x向量中的最小值和最大值
sum(x)：求x向量的元素和
prod(x)：求x向量的元素积
mean(x)：求x向量的平均值
median(x)：求x向量的中位数
var(x)：求x向量的方差
sd(x)：求x向量的标准差，注意，分母为(n-1)
cor(x, y)：求x向量和y向量的相关系数
quantile(x)：返回x向量的最小值、下分位数、中位数、上分位数和最大值
cumsum(x)：返回x向量的累计和
cumprod(x)：返回x向量的累计积
cummax(x)：返回x向量的累计最大值
cummin(x)：返回x向量的累计最小值
pmax(x, y, z)：返回x、y、z向量对应位置上的最大值
pmin(x, y, z)：返回x、y、z向量对应位置上的最小值
diff(x)：返回x向量的相邻两元素之差,常用在时间序列中的差分操作。
union(x, y)：x向量和y向量的并集
intersect(x, y)：x向量和y向量的交集
setdiff(x, y)：在x中，却不在y中的元素
处理字符串类型的函数，可以参考公众号内另外一篇文章：stringr包那篇。
学会处理数值型和字符串型向量，基本能解决向量90%的问题了。十二、总结
- 标量是一元向量、一元向量和多元向量，区别在于元素个数的多少。
- 在处理向量时，必须要知道向量中元素的类型是什么。
- 向量的元素类型必须为同一类型，在进行向量组合时，要特别注意向量元素的自动转换机制。
- 向量的索引非常重要，尤其是条件索引，这些都需要自己平常多练习和积累。
- 向量运算间的循环补齐也要大致了解，究竟是怎么回事。
- 向量是R语言中极其重要的一个对象，务必掌握好，多动手，多练习。
