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[]:提取一个或多个类型相同的元素；
[[]]：从列表或数据框中提取元素；
$:按名字从列表或数据框中提取元素；
注意是下标从1开始；
可以在[]内添加判定条件，用&表示并且，用|表示或者；
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date()函数得到的是字符型日期；
Sys.Date()得到的是Date型日期；
用as.Date("xxxx-xx-xx")转换为Date型日期；
weekdays()函数可以得到星期信息；
months()函数得到月份信息；
quarters()函数得到季度信息；
julian()函数得到当前时间距离"1970-01-01"的天数；
Date型可以进行运算；
POSIXct：整数，常用于存入数据框；
POSIXlt：列表，还包含星期、年、月、日等信息；
用Sys.time()函数得到时间信息；
用$符号获得对应名称下的内容；
用strptime(x，描述)函数将任意类型的字符串转化为时间，其中%B表示月份，%d表示日,%Y表示年，%H表示小时，%M表示分钟；
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数据框用于存储表格数据；
可将数据框视为各元素长度相同的列表；
每个元素代表一列数据，每个元素的长度代表行数，元素类型可以不同；
用data.frame()来创建数据框，例如
x <- data.frame(id = c(1,2,3,4), name = c("a", "b", "c", "d"), gender = c(TRUE, TRUE, FALSE ,FALSE));
用data.matrix()将数据框转化为矩阵；
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缺失值NA/NaN，注意大小写；
NaN属于NA，NA不属于NaN;
NaN一般表示数字的缺失值；
NA有类型属性；
用is.na()/is.nan()来考察向量中是否有缺失值；
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因子可以看做整形加上levels属性；
用factor()函数来创建因子，注意levels；
用table()函数来考察因子的情况；
用unclass()函数去除因子的levels属性；
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列表可以包含不同类型的对象；
用list()函数创建列表；
用dimnames()给矩阵变量命名；
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用matrix(data, nrow, ncol)创建矩阵，注意data是按照列来填充；
可以用dim()函数考察矩阵的维度；
用attributes()函数来考察矩阵有那些属性；
可以在向量的基础上赋值维度将向量转化为矩阵；
按行拼接矩阵用rbind()函数，按列拼接则用cbind()函数；
用array(data, dim)函数创建数组，数组维数可以大于2；
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向量只能包含同一类型的对象；
创建向量可用用vector()函数，vector("类型"， 长度)；
创建向量还可以用c()函数，需要输入每一个元素；
用as.xxx()函数进行类型强制转换；
用names()函数给向量元素命名；
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class()函数可以查看变量类型；
赋值符号用 <- ;
大小写敏感;
想要赋值为integer型可在数字后加L;
字符型"hello world";
逻辑需要用大写书写；
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apply():对数组进行循环处理
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sapply():简化lapply()结果，不再返回列表，而是返回向量和矩阵
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lapply() 循环处理列表中的每一个元素
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5种对象类型
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class(x) 即可查看x的类型【字符、数值、整数、复数、逻辑】
x<- 2L 在数字后加L 表示整数类型
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小结....
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