10L中的L代表那个10是整数型数值，并不会显示。所以你class他你会得到integer。

# Vector

#需要新建一个文件然后保存，这样的话代码就能够被重复利用

x <- vector("character", length = 10)

#定义一个长度为10的字符型向量x

x1 <- 1:4

#把1-4的值赋给向量x

x2 <- c(1,2,3,4)

#直接给向量x赋值

x3 <- c(TRUE, 10, "a")

#向量内包含不同类型的元素，强制转换成同一类元素类型，如右所示本例转为了字符型。

as.numeric(x3)#同理可强制转换成别的类型

#可进行强制转换，但是可能会引入缺失值:"NA",上面代码运行后命令台的显示结果是：

#> as.numeric(x3) //把向量x3强制转换为数值型

#[1] NA 10 NA （用缺失值代替不知道该如果转换的元素值）

#Warning message:

#NAs introduced by coercion

class(x1)#查看x1属性的类型是什么

#运行后命令台的结果是“[1] "integer"”，说明x1向量是整型的。

names(x1) <- c("a","b","c","d")#给x1中的每个元素起个名字

x1 #输出x1

#运行结果是：

# a b c d

# 1 2 3 4

# Vector

#需要新建一个文件然后保存，这样的话代码就能够被重复利用

x <- vector("character", length = 10)

#定义一个长度为10的字符型向量x

x1 <- 1:4

#把1-4的值赋给向量x

x2 <- c(1,2,3,4)

#直接给向量x赋值

x3 <- c(TRUE, 10, "a")

#向量内包含不同类型的元素，强制转换成同一类元素类型，如右所示本例转为了字符型。

as.numeric(x3)#同理可强制转换成别的类型

#可进行强制转换，但是可能会引入缺失值:"NA",上面代码运行后命令台的显示结果是：

#> as.numeric(x3) //把向量x3强制转换为数值型

#[1] NA 10 NA （用缺失值代替不知道该如果转换的元素值）

#Warning message:

#NAs introduced by coercion

summary(数据名称)：包括最大值最小值、25%、50%、75%分位数，缺失值个数，相关统计数据等等；

str(数据名称)：以简洁的方式总结数据；

table( ,useNA = "ifany"), 其还可以对两个变量进行总结；

any(is.na())；

sum(is.na());

all(airquality$Month<12);

交叉表xtabs(Freq~Class+Age,data=titanic):计算两个数据交叉起来的频率；

ftable()：使排版变得更加扁平化；

了解数据有多大：

object.size(数据)；

print(object.size(数据),units="Kb")将单位转化为Kb；

sort：对向量进行排序；返回排好序的内容；

order：返回排好序的内容的下标/可以按照多个排序标准排序；

x[order(x$v2), ];

想要降序排列只需要在上述函数中传入参数 decreasing = TRUE；

用order按多种标准排序：

x[order(x$v4,x$v2), ];

split(向量/列表/数据框，因子/因子列表)：根据因子或因子列表将向量或其他对象分组，通常与lapply一起使用；

lapply(split(airquality,airquality$Month), function(x) colMeans(x[,c("Ozone","Wind")], na.rm = TRUE))

tapply(向量，因子/因子列表，函数/函数名，simplify = ): 对向量的子集进行操作；

用gl(水平数，每个水平下的元素数， labels = ）创建因子；

mapply(函数/函数名，数据，函数相关的参数)：lapply的多元版本；

apply(数组，维度，函数/函数名)：沿着数组的某一维度处理数据；

rowSums(x),rowMeans(x),colSums(x),colMeans(x)直接求行列和、平均；

lapply(列表，函数/函数名，其他参数), 可以循环处理列表中每一个元素，总是返回一个列表，如果传入的第一个元素不是列表，会自动强制转化为列表；

str()函数用于把任意R对象以简洁的形式显示；

自己创建函数lapply(x, function(m) m[1, ])；

sapply()化简结果：如果结果列表元素长度均为1，返回向量；如果结果元素长度相同且大于1，返回矩阵；若结果元素长度不同无法化简；

rep(a,b)代表把a元素重复b次；

向量化操作+ - * / 表示对应元素进行相关操作；

而要进行矩阵乘法则要用 %*%

用x[!is.na(x)]取得x中不是缺失值的元素；

用complete.cases(x,y)来获得对应位置都不是缺失值的元素；

右下键的packages栏可以查看当前加载的包的情况；

在列表情况下直接使用[]得到的是名称+数据，想要直接的到数据用[[]]，或者使用$；

同样可以用c( , )拿到列表中的多个元素；

[]可以用变量代替原名称，但$不行；

想拿到嵌套的列表中的内容可以接连使用两个[[]]，或者用[[c( , )]];

列表的不完全匹配；

[[, exact = FALSE]]可以开启[[]]下的不完全匹配；

x[which(x$v1>2), ]输出结果与x[x$v1>2, ]相同；

x$v1>2返回的是逻辑型，而which(x$v1>2)返回的是逻辑值为真的那些列的下标；

subset(x, 用于构建子集的条件)来构造子集；

x[ , ,drop]来从矩阵中提取子集，drop = FALSE可以关闭返回值为向量状态；