R语言精要-向量类型篇
—— 图片来自网络
：哈喽，小伙伴们，我们终于开始学习向量类型啦。
NO.7 向量类型
15th April 2020
前两回都聊到了向量的类型（也就是变量的类型），今天终于把坑填上啦！
提问，变量的类型有哪些？
在准备和清理数据阶段，判断数据的类型以及将变量转换为我们需要的类型是极其重要的一个工作。
R的基本的、常见的变量类型包含：
数值型（Numeric），整数型（Integer），字符型（Character），逻辑型（Logical，即TRUE/FALSE），因子型（Factor，也可以称为分类变量）和虚数（Complex）。
举个例子：
#创建一个数据型变量ageage <- c(1.1, 2.2, 3, 5, 6)age[1] 1.1 2.2 3.0 5.0 6.0
#age是否是数据型变量？is.numeric(age)[1] TRUE
如上代码显示，第一行#后面是注释；第二行是代码，创建一个数值型变量；第三行代码，要求R输出age的内容；第四行是R的输出结果。
is.numeric( )检验age是否是数值型，R返回TRUE，因此age是一个数据型变量。
接下来，什么是整数型变量（Integer）？
顾名思义，要求所有数据只能是整数：
#创建一个整数型变量xx <- seq(1,10)x[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#x是不是整数型变量is.integer(x)[1] TRUE
如上所示，因为x里面所有的数据是整数，因此x就是一个整数型变量。
is.integer( ) 可以告诉我们一个变量是否为整数型，如上所示，R的回复是TRUE。
第三，字符型数据（Character）。其实也很好理解，字符型也就是文本类型的数据。
举个例子：
#创建一个字符型数据gendergender <- c("Female", "Male", "Female")gender[1] "Female" "Male" "Female"#验证gender是不是字符型变量is.character(gender)[1] TRUE
如上所示，gender就是一个字符型变量，这种变量的一个特点是必须要有引号“ ” 。
is.character( ) 可以告诉我们一个变量是否为字符型，如上所示，R的回复是TRUE。
第四，逻辑型变量（Logical），在之前的文章已经提到过。
相信大家已经知道什么是逻辑型变量：
#创建一个逻辑型变量yy <- c(TRUE, FALSE)y[1] TRUE FALSE
#判断y是否是逻辑型变量is.logical(y)[1] TRUE
如上可知，在逻辑型变量的眼中，世界是非黑即白的（TRUE/FALSE）。
💗
第五，因子型变量（Factor），在统计学中，也可以称为分类变量（Categorical factor）。
举个例子：
#创建一个分类变量diagnosisdiagnosis <- factor(c("No", "Yes"))diagnosis[1] No YesLevels: No Yes
#验证diagnosis是否是分类变量is.factor(diagnosis)[1] TRUE
第二行代码中，我们使用了factor( )，它告诉R将c("No", "Yes")转化为分类变量。
如果不使用factor( )的话，diagnosis将会是一个字符型变量，各位可以尝试一下。
因为在很多统计分析（如方差分析），需要自变量为分类变量。因此上述的数据类型转换就很重要，如果数据类型不正确，那么R无法正确理解。
第六，虚数型变量（Complex），是最不常见的一种类型。除了数学或物理等专业的小伙伴们，医学生们可能一辈子都用不到。
但是，为了保持文章的完整性，我们还是举个例子：
#创建个虚数变量zz <- 12 + 12iz[1] 12+12i
今天跟大家探讨了一下R语言中几个常见的变量类型，记牢不同类型变量对未来使用R 语言非常重要哦！
今天下课啦，感谢各位看官~
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