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# R - 資料類型：初學者的全面指南

你好，有抱負的R語言編程員！我很高興能成為您探索R資料類型世界的導師。作為一個教導編程多年的老師，我可以向您保證，理解資料類型就像在寫一篇小說之前學習字母一樣。它是基礎，我答應會讓這個過程盡可能有趣和簡單。那麼，我們來開始吧！

## 向量：R的基石

向量是R中最簡單、最基本的數據結構。把它們想像成一排盒子，每個盒子裡裝著同類型的單個數據。

### 創建向量

```r
# 數值向量
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 字符向量
fruits <- c("apple", "banana", "cherry")

# 邏輯向量
is_raining <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)

在這些例子中，c() 是組合函數，用於創建向量。它就像一根魔杖，將我們的數據組合在一起！

訪問向量元素

# 打印fruits向量的第二個元素
print(fruits[2])  # 輸出: "banana"

# 打印第一個和第三個元素
print(fruits[c(1, 3)])  # 輸出: "apple" "cherry"

我們使用方括號 [] 訪問特定元素。這就像伸手進我們的盒子排中，拿出我們需要的精確數據。

列表：數據結構的瑞士軍刀

列表就像超級向量，可以包含不同類型的數據，甚至可以是其他列表！

創建和訪問列表

my_list <- list(
  name = "Alice",
  age = 30,
  likes = c("pizza", "coding", "cats")
)

# 訪問列表元素
print(my_list$name)  # 輸出: "Alice"
print(my_list[[2]])  # 輸出: 30
print(my_list[["likes"]][2])  # 輸出: "coding"

列表使用 $ 或 [[]] 訪問元素。這就像打開一個有不同隔間的公文包！

矩陣：2D數據排列

矩陣就像電子表格：它們有行和列，全部填滿同類型的數據。

創建和操作矩陣

# 創建一個3x3的矩陣
my_matrix <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)

# 打印矩陣
print(my_matrix)

# 訪問第二行第三列的元素
print(my_matrix[2, 3])  # 輸出: 8

矩陣使用 [行, 列] 記法來訪問。這就像在電影院找座位！

陣列：多維數據結構

陣列就像堆疊的矩陣，非常適合表示多維數據。

創建和操作陣列

# 創建一個2x3x2的陣列
my_array <- array(1:12, dim = c(2, 3, 2))

# 打印陣列
print(my_array)

# 訪問第二行第二列第二個矩陣的元素
print(my_array[1, 2, 2])  # 輸出: 10

陣列將我們的矩陣記法擴展到多個維度。這就像在導航一個3D立方體！

因子：分類數據處理

因子用於分類數據，如分組項目或表示等級。

創建和使用因子

# 創建一個因子
sizes <- factor(c("small", "medium", "large", "medium", "small"))

# 打印因子
print(sizes)

# 獲取因子的等級
print(levels(sizes))

因子對於落在明確類別中的數據非常有效。把它們想像成一個文件系統中的標籤！

數據框：數據分析的勞動馬

數據框就像R中的電子表格，能夠在每列中保存不同類型的數據。

創建和操作數據框

# 創建一個數據框
students <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  age = c(22, 25, 23),
  grade = c("A", "B", "A")
)

# 打印數據框
print(students)

# 訪問特定的列
print(students$age)

# 基於條件選擇行
print(students[students$age > 23, ])

數據框結合了向量和列表的最佳特點。它們就像一個組織良好的文件櫃，用於您的數據！

方法表

這裡是一個常用方法的便捷表格，適用於每種數據類型：

資料類型	創建方法	訪問方法	常見函數
向量	c()	[]	length(), sum(), mean()
列表	list()	$, [[]]	names(), unlist()
矩陣	matrix()	[行, 列]	dim(), t(), rowSums()
陣列	array()	[,,]	dim(), aperm()
因子	factor()	[]	levels(), nlevels()
數據框	data.frame()	$, []	nrow(), ncol(), subset()

記住，熟能生巧！不要害怕在您的R控制台中試驗這些數據類型。這就像玩樂高積木——您建造的越多，您就越能理解它們是如何組合在一起的。

當我們結束這個教程時，我希望您對R的數據類型更有信心。每一種都有其優勢，知道何時使用哪一種是一項在您的數據分析旅程中會派上用場的技能。

請繼續編程，保持好奇心，並記住——在R的世界裡，數據就是您的遊樂場！快樂編程！

Credits: Image by storyset