1.内置数据集 R中的内置数据集存储在datasets这个包中，这些数据一般搜集于真实的调查数据。 help(package=“datasets”)：查看数据集包。 data()：列出所有数据集。 直接输入数据集名字，就可以使用该数据集。这些内置数据集的名字都是默认的，我们在创建变量的时候最好不要与内置数据集的名字重叠。
2.数据结构 R中的数据类型 R对象： object，它是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数，甚至图形。对象都拥有某种模式，描述了此对象是如何存储的，以及某个类。
R中的数据结构： 3.向量 向量其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。 用函数c来创建向量。c代表concatenate连接，也可以理解为收集collect，或者合并combine。 如：x<-c(1,2,3,4,5) y<-c(“one”,“two”,“three”) z<-c(TRUE,T,F) 注意：一个向量中所有数值的数据类型都必须是同一类型。
seq(from=1,to=100,by=2)：生成1到100的公差为2的序列。 seq(from=1,to=100,length.out=10)：生成1到100之间的10个数。 rep(x,5)：将x变量的值重复5次。
x<-c(1,2,3,4,5) y<-c(6,7,8,9,10) 向量相加：x*2+y 输出向量x中值大于3的数值： x[x>3] 控制向量x中每个数的重复次数：rep(x,c(2,4,6,1,3))
4.向量索引 （1）正负整数索引 x<-c(1:100) x[1]：返回x向量中的第1个值。 x[-19]：输出除了第19个元素之外的所有元素。 x[c(4:18)]：输出第4到18个元素。 x[c(1,23,45)]：输出第1、23、45个元素。 注意：不能同时有正负索引。
（2）逻辑向量索引 y<-c(1:10) y[c(T,F,T,T,F,F,T,T,T,F)]：输出逻辑值为真的元素。（结果为1 3 4 7 8 9） y[c(T)]：所有元素为真，输出所有元素。 y[c(T,F)]：按照T,F循环判断输出。结果为（1 3 5 7 9） 注意：如果有11个逻辑值，那么多出的部分会显示NA 。 y[y>5 & y<9]：输出向量y中大于5小于9的元素。（结果为6 7 8）
z<-c(“one”,“two”,“three”,“four”,“five”) %in%：表示元素是否在向量中。 如： “one” %in% z：返回TRUE。 z %in% c(“one”,“two”)：判断z中元素是否在向量(“one”,“two”)中。（返回TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE）
（3）名称索引 可以使用names函数为向量的每个元素添加名称。 如： y<-c(1:10) names(y)<-c(“one”,“two”,“three”,“four”,“five”,“six”,“seven”,“eight”,“nine”,“ten”) 输出y的结果为： 输出的y有两行，一行是元素名称，称为属性；一行是元素值，称为value。可以通过每个元素的name访问它的值。 如：y[“two”]：输出对应的值2。
向量修改： v<-1:3 v[c(4,5,6)]<-c(4,5,6) v[20]<-4 append(x=v,values=99,after=5)：在元素5和6之间插入一个值99。 append(x=v,values=99,after=0)：在向量头部插入数据99。 y<-y[-c(1:3)]：删除向量中第1到3的元素。
5.向量运算 （1）两向量长度相等 **：乘幂运算 %%：求余运算 %/%：整除运算 （2）两向量长度不相等 长向量的长度必须是短向量长度的整倍数，否则，报错。运算时短向量被循环使用。 （3）向量的逻辑运算 ==：一一判断两个向量的元素是否相等。 %in%：判断左边向量的元素是否在右边向量中。 （4）向量运算函数 数学函数： x <- c(1:6) y <- c(-2.13,3.1415) abs(x)：返回向量x的绝对值。 sqrt(x)：取平方根。 log(x,base=2)：取对数，base为底数。不加底数，默认为自然对数。 常见的以10为底的对数直接写log10(x)。 exp(x)：计算以自然常数e为底的指数。 ceiling(y)：不小于y的最小整数。 floor(y)：不大于y的最小整数。 trunc(y)：返回整数部分。 round(y,digits=2)：四舍五入，digits表示要保留的小数位数。默认取整。 signif(y,digits=2)：四舍五入，保留有效数字，digits表示保留的有效数字位数。 sin(x):求正弦。 cos(x)：求余弦。
统计函数： vec <- 1:100 sum(vec)：求和。 max(vec)：求最大值。 min(vec)：求最小值。 range(vec)：返回最小值和最大值。 mean(vec)：返回均值。 var(vec)：返回向量方差。 sd(vec)：返回向量的标准差。 prod(vec)：返回向量连乘的积。 median(vec)：计算中位数。 quantile(vec)：计算分位数。
有时候不仅关注向量中的值，还关注向量中的位置，也就是索引值，这时候可以时候which系列的函数，其返回的不是具体值，而是索引值： t <- c(1,4,2,5,7,9,6) which.max(t)：返回最大值的索引值。 which.min(t)：返回最小值的索引值。 which(t==7)：返回t向量中值为7的元素的索引值。
