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附代码，R语言中最基础的数据结构是一维向量

有时数据需要比向量更复杂的存储方式 。 幸运的是 ， R软件提供了很多的数据结构 。 常见的有数据框（data.frame）矩阵（matrix）列表（list）以及数组（array）数据框类似于电子表格 ， 矩阵类似于人们熟悉的矩阵数学计算 ， 列表对于程序员比较熟悉 。
1、数据框
数据框是R语言中最有用的功能之一 ， 它也是R语言的易用性经常被提及的原因之一 。 直观上 ， 数据框就像Excel电子表格一样有列和行 。 在统计上 ， 每列代表一个变量 ， 每行代表一个观测 。
在数据框中 ， 每列实际是个向量 ， 都有相同的长度 。 数据框可以用来保存不同数据类型的数据 。 这也暗示着 ， 每列的每个元素必须是相同数据类型的 ， 类似向量的要求 。 创建数据框有很多种方式 ， 最简单的是用data.frame函数 。 这里用前面介绍过的向量x、y、q创建一个基本的数据框 。
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这里创建了一个由3个向量组成的10行3列的数据框 。 注意theDF的名字也是变量 。 实际上 ， 可以在创建数据框的过程中设置变量名字 。
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数据框是具有很多属性的复杂对象 。 最常检查的属性是行数和列数 ， 用nrow和ncol函数分别得到数据框的行数和列数 ， 而dim函数可以同时得到数据框的行数和列数 。
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数据框的列名字用names函数获取 。 names函数返回一个字符向量 ， 列出所有的列名 。 由于是向量 ， 可以访问它的每一个元素 。
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也可以获取和指定数据框的行名字 。
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有时一个数据框有太多的行 ， 以至于不能在屏幕上全部显示出来 ， 这时 ， 可以用head函数显示出前几行 。
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像其他变量一样 ， 用class函数获取数据框所属的类 。
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列表框的每列是独立的向量 ， 因此 ， 每列都有它自己的类 ， 可以单独被访问 。 R语言有多种方法来访问每个列 ， 比如操作符和方括号 。 theDF$Sport得到theDF的第三列 ， 这说明允许通过列名来指定特定的列 。
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