R语言中的Vector是怎么回事

isvector(A)：判断A是否为向量；

asvector(A)：如A是矩阵（数组），asvector就是将矩阵转化为向量。

R中的vector分为两类，atomic和list，二者的区别在于,前者元素类型必须相同，后者可以不同。前者的代表是向量和矩阵，后者的代表是list和数据框。

isvector

由于它们都是vector,所以用isvector检验无法区分向量和列表。当然，也无法用asvector将列表转换成向量。

同样是vector，矩阵和数据框用isvector检验就返回的是FALSE，这说明isvector也不是检验vector的，它的真正原理在于，检查是否最多只有一个属性：name。即查看其属性，如果没有属性或者只有一个name属性，才返回TRUE。

扩展资料

R语言强大的功能：

1、R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档

R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。

2、组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码

几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。

3、几行甚至一行R代码就可以支持网络应用的运行

另外一个很酷的功能是，通过rsconnect包，R语言还可以仅用一两行代码就支持网络应用的运行。这些应用既可以通过自己的服务器来支持，也可以用shinyappsio这种云服务器。

4、通过使用R语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接

使用dbplyr包，用R语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。这个功能使R语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。R语言的bigrquery包还可以直接利用BigQuery和其他大规模数据存储。

在使用R的时候，我们肯定需要导入数据，现在总结一下如何导入不同类型的数据：

1使用键盘输入数据

在导入数据比较少的时候，我们使用这种方法。R中的函数 edit() 会自动调用一个允许手动输入数据的文本编辑器。具体步骤如下：

(1) 创建一个空数据框（或矩阵） ，其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；

(2) 针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。在下例中，你将创建一个名为 mydata 的数据框，它含有三个变量： age （数值型） 、 height（字符型）和 weight （数值型） 。然后通过edit()函数调用文本编辑器，键入数据，最后保存结果。编辑器界面如下，我们在这个界面可以输入变量值，也可以改变变量类型。

[plain] view plain copy

mydata<-dataframe(age=numeric(0),height=numeric(0),weight=numeric(0))

edit(mydata)

需要注意的是函数 edit() 事实上是在对象的一个副本上进行 *** 作的。如果你没有将它其赋值到一个对象，你的所有修改将会全部丢失！

2导入带分隔符的文本文件数据/CSV文件

readtable() 可以从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。其语法如下：

readtable(file,header=value,sep="delimter",rownames="name")

file表示文件名，header表示表的首行是否包含变量值的逻辑值，sep 用来指定分隔数据的分隔符， rownames 用以指定一个或多个表示行标识符的变量，是个一可选参数，他还有许多参数，可以通过帮助文档进行查看。

3导入Excel数据

虽然Excel可能是世界上最流行的数据分析工具，但R如果直接读取Excel数据还是比较困难的。

但我们可以在Excel中将数据将其导出为一个逗号分隔文件（csv） ，并使用前文描述的方式将其导入R中。在Windows系统中，你也可以使用 RODBC 包来访问Excel文件。但它好像只能在32位的R软件上面使用。虽然也有一些包可以这些问题，比如gdata,XLConnect,xlsReadWrite等，但它的有许多前提要求，比如Java环境，Per,或者32-bit R。因此一般情况将数据转换为csv文件或者将数据导入到数据库在导入在R。

4导入XML数据

强大的R中有若干用于处理XML文件的包。 XML 包允许用户读取、写入和 *** 作XML文件。因为我还没有遇到这种数据，因此还不太清楚xml包大体如何使用，感兴趣的朋友可以下载xml包，通过帮助文档进行学习。

5从网页抓取数据

不仅Python可以爬取网页数据，R也可以在Web数据抓取。在这个的过程中，用户可以从互联网上提取嵌入在网页中的信息，并将其保存为R中的数据结构以做进一步的分析。 完成这个任务的一种途径是使用函数 readLines()下载网页，然后使用如 grep() 和 gsub() 一类的函数处理它。对于结构复杂的网页，可以使用RCurl 包和 XML 包来提取其中想要的信息。

6导入SPSS数据

我们可以调用通过 foreign 包中的函数 readspss() 将SPSS数据集可以导入到R中，也可以使用 Hmisc 包中的 spssget() 函数。函数 spssget() 是对 read spss() 的一个封装，它可以为你自动设置后者的许多参数，让整个转换过程更加简单一致，最后得到数据分析人员所期望的结果。使用的时候我们只需要安装Hmisc 包，在较新的R中foreign 包已被默认安装。

[plain] view plain copy

mydata<-spssget("datasav",usevaluelabels=TRUE)

这段代码中，datasav 是要导入的SPSS数据文件， usevaluelabels=TRUE 表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子， mydataframe 是导入后的R数据框。

R语言是数据处理的神器,常用的包很多,比如ggplot2, dplyr, knitr等等,可以参考这个博客

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