京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言变量
变量为我们提供了一个存储的名字,我们可以操作的项目。 R语言中的变量可以存储为原子向量,组原子矢量或许多的R-对象的组合。 一个有效的变量名称是由字母,数字和点或下划线组成。变量名以字母开头,或者数字后面没有点。
变量赋值
变量可以使用向左,向右且等于操作符来分配值。可以使用 print() 或 cat() 函数打印变量的值。cat() 函数将多个项目并成连续并打印输出。
# Assignment using equal operator.
var.1 = c(0,1,2,3)
# Assignment using leftward operator.
var.2 <- c("learn","R")
# Assignment using rightward operator.
c(TRUE,1) -> var.3
print(var.1)
cat ("var.1 is ", var.1 ,"\n")
cat ("var.2 is ", var.2 ,"\n")
cat ("var.3 is ", var.3 ,"\n")
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] 0 1 2 3
var.1 is 0 1 2 3
var.2 is learn R
var.3 is 1 1
注: 矢量c(TRUE,1)有逻辑和数值类的混合。因此,逻辑类强迫转换到数字类,如TRUE为1。
变量的数据类型
在R,变量本身不需要声明成任何数据类型,但它得到分配给它的是 R-对象的数据类型。所以R被称为动态类型的语言,这意味着我们可以当在程序中使用它,并可再次并改变相同变量的变量的数据类型。
var_x <- "Hello"
cat("The class of var_x is ",class(var_x),"\n")
var_x <- 34.5
cat(" Now the class of var_x is ",class(var_x),"\n")
var_x <- 27L
cat(" Next the class of var_x becomes ",class(var_x),"\n")
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
The class of var_x is character
Now the class of var_x is numeric
Next the class of var_x becomes integer
查找变量
要知道目前在工作区中的可用变量,可以使用 ls()函数列出所有变量。另外,ls() 函数可以使用模式来匹配变量名称。
print(ls())
当上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "my var" "my_new_var" "my_var" "var.1"
[5] "var.2" "var.3" "var.name" "var_name2."
[9] "var_x" "varname"
注: 示例输出是根据变量在环境声明来输出显示的。
在 ls() 函数可以使用模式匹配变量名。
# List the variables starting with the pattern "var".
print(ls(pattern="var"))
当上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "my var" "my_new_var" "my_var" "var.1"
[5] "var.2" "var.3" "var.name" "var_name2."
[9] "var_x" "varname"
以点(.) 开始的变量是隐藏的,它们可以使用 “all.names= TRUE” 参数给 ls()函数来列出。
print(ls(all.name=TRUE))
当上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] ".cars" ".Random.seed" ".var_name" ".varname" ".varname2"
[6] "my var" "my_new_var" "my_var" "var.1" "var.2"
[11]"var.3" "var.name" "var_name2." "var_x"
删除变量
变量可以通过使用 rm()函数来删除。下面我们删除变量var.3。然后再打印变量时出现异常错误。
rm(var.3)
print(var.3)
当上面的代码执行时,它产生以下结果:
[1] "var.3"
Error in print(var.3) : object 'var.3' not found
所有的变量可以通过使用rm()和 ls()函数来一起删除。
rm(list=ls())
print(ls())
当上面的代码执行时,它产生以下结果:
character(0)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20