本期目录：
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向量
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创建向量
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探索向量
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根据位置选择向量元素
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替换、删除、增加
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根据名字选择向量元素
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根据表达式选择向量元素
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向量排序
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去重复
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两个向量的操作
今天给大家介绍R语言中的数据结构，数据结构就是存储数据的形式。数据结构的概念非常重要，也是必须要理解的内容。
今天的内容可以说是R语言入门中最重要的基础知识了，但同时对于没有任何计算机基础的人来说，也是超级抽象，因为这部分内容和我们医学生日常接触的内容没有任何关系，从这一章开始，也是正式进入了R语言的核心内容。
如果觉得这部分内容太过抽象，难以理解，也不用担心，因为这部分内容虽然复杂，但主要是概念性的内容，有很多东西不用急于理解，只要记住即可。
学习编程就是要多敲代码，大家跟着多敲一敲，自然就记住且理解了。
我们常说的
数据操作其实就是对各种数据结构进行操作
，你在平常碰到的绝大多数数据清理/整理等问题，说白了就是对数据框、向量、列表等各种结构进行处理，所以这部分内容非常重要。
因为不同的结构有不同的操作方法。比如第5章中读取的
brca_clin
，其实就是一个数据框（
data.frame
），我们要做的就是对这个数据框进行各种操作。
R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表等。它们在存储数据的类型、创建方式、结构复杂度，以及对它们进行操作的方法等均有所不同。下图给出了这些数据结构的一个示意图。
R中的数据结构
Note
R中有一些术语较为独特，可能会对新用户造成困扰。在R中，
对象
（object）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（class），像
print()
这样的泛型函数表明如何处理此对象。与其他标准统计软件（如SAS、SPSS和Stata）中的数据集类似，
数据框
（
dataframe
）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。在同一个数据框中可以存储不同类型（如数值型、字符型）的变量。数据框将是你用来存储数据集的主要数据结构。
向量
向量，
vector
，就是同一类型的多个元素构成的序列，可以是数值型、字符型、逻辑型等。
创建向量
在R中，最基本的创建向量的方法是使用函数
c()
：
# 创建一个名字是a的向量
a 1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
class(a) # 查看类型
## [1] "numeric"
# 创建一个名字是b的向量
b "one", "two", "three")
# 创建一个名字是d的向量，不用c是为了避免和函数 c() 混淆
d TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
这里，
a
是数值型向量，
b
是字符型向量，而
d
是逻辑型向量。向量中的值被称为
元素
（element），比如向量
a
的第一个元素是
1
，向量
b
的第一个元素是
"one"
。
注意，单个向量中的数据有相同的类型或模式（数值型、字符型或逻辑型）。同一向量中无法混杂不同类型的数据。比如：
# 会都变成字符型
a "a",1,TRUE)
a
## [1] "a" "1" "TRUE"
除了通过
c()
创建向量，还可以使用
seq()
（sequence的缩写）创建数值型的向量，比如，创建一个从1~20的向量，并且步长设置为2：
# 从1到20，中间间隔2
seq(1, 20, 2)
## [1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
重复某个值也可以得到一个向量：
# rep是replicate的缩写
rep(1:2, times = 3) # 重复1 2 三次
## [1] 1 2 1 2 1 2
rep(1:2, each = 3) # 重复1三次，重复2三次
## [1] 1 1 1 2 2 2
或者最简单的方法，使用数字和冒号，生成连续的数字：
1:5
## [1] 1 2 3 4 5
Tip
标量是只含一个元素的向量，例如f
探索向量
查看向量长度：
length(d)
## [1] 6
查看前6行/后6行：
head(seq(1, 20, 2))
## [1] 1 3 5 7 9 11
tail(seq(1, 20, 2))
## [1] 9 11 13 15 17 19
查看唯一元素：
a 1,2,2,3,4,4,4)
# 查看唯一元素
unique(a)
## [1] 1 2 3 4
查看一共有几种不同的元素，以及每个元素的个数，也就是计数：
table(a)
## a
## 1 2 3 4
## 1 2 1 3
根据位置选择向量元素
通过在
方括号
中指定元素的位置，我们可以访问（或者叫提取、查看）向量中的某个元素。例如：a[c(2,
4)]用于提取向量
a
中的第二个和第四个元素。更多示例如下：
# 创建一个向量，取名为a
a 1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
a[3] # 取第3个元素
## [1] 5
a[c(1,3,5)] # 取第1，3，5个元素
## [1] 1 5 6
a[c(1:3)] # 取第1到第3个元素
## [1] 1 2 5
a[c(1, 2, 3)] # 和上面结果相同，也是取第1到第3个元素
## [1] 1 2 5
如果提取不存在的位置，则会返回
NA
，比如我们提取第10个元素：
a[10]
## [1] NA
NA
表示“Not
Available”，
NA
是R语言中一种特殊的类型，常用来表示数据缺失。
如何把提取出来的元素保存为另一个变量呢？比如把
a
里面的第一个元素保存为变量
b
？直接赋值即可：
# 提取，赋值，即可
b 1]
b
## [1] 1
替换、删除、增加
如果要替换某个元素，直接提取这个元素并赋予要替换的值即可：
a 1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
# 把向量a的第1个元素换成 m
a[1] "m"
a # 注意，此时全部变成字符型了哦！
## [1] "m" "2" "5" "3" "6" "-2" "4"
# 同时替换多个元素，注意长度要相同，并且要使用c()放在一个向量中
a[c(1,3,4)] "d","e","f")
a
## [1] "d" "2" "e" "f" "6" "-2" "4"
如果要删除某个元素，直接在位置前加负号即可：
a 1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
# 删除a的第一个元素，结果中第一个元素 1 就被删掉了
a[-1]
## [1] 2 5 3 6 -2 4
# 但此时你打印a会发现a还是1, 2, 5, 3, 6, -2, 4，
a
## [1] 1 2 5 3 6 -2 4
# 如果要获得修改后的a，一定要重新赋值！
a 1]
a # 此时a就是修改后的了
## [1] 2 5 3 6 -2 4
# 同时删除多个元素
a 1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)
# 直接把要删除的元素位置放在c()中即可
a[c(-1,-2,-3)]
## [1] 3 6 -2 4
# 如果要获得修改后的a，一定要重新赋值！
a 1,-2,-3)]
a
## [1] 3 6 -2 4
如果要继续增加元素，直接使用
c()
即可：
# 在向量a中添加3个元素，并赋值给a1
# 注意由于"80", "89", "90"都加了引号，所以修改后的a都变成了字符型
a1 "80", "89", "90")
a1
## [1] "3" "6" "-2" "4" "80" "89" "90"
根据名字选择向量元素
还可以对向量中的每一个元素取一个名字，比如：
# 创建一个命名向量
named_a 18, bmi = 22, weight = 65)
named_a
## age bmi weight
## 18 22 65
此时，向量
named_a
中的3个元素，都有一个独一无二的名字，此时我们还可以通过向量的名字来访问对应的元素：
named_a["age"]
## age
## 18
named_a["bmi"]
## bmi
## 22
查看每个元素的名字（如果这是一个命名向量的话）：
names(named_a)
## [1] "age" "bmi" "weight"
替换元素的名字：
# 替换第一个元素的名字，从age变为height
names(named_a)[1] "height"
named_a
## height bmi weight
## 18 22 65
# 同时替换多个元素的名字
names(named_a)[c(1,2)] "height","gg")
#names(named_a)[1:2]
named_a
## height gg weight
## 18 22 65
# 同时替换所有元素的名字
names(named_a) "aa","bb","cc")
named_a
## aa bb cc
## 18 22 65
移除元素的名字：
# 移除元素的名字，注意不能只移除某个元素的名字，要一起移除
names(named_a) NULL
named_a
## [1] 18 22 65
根据表达式选择向量元素
除了通过位置和名字选择元素外，还可以通过表达式（也就是
TRUE
或者
FALSE
）：
a 1,2
