数据分析工具R的基本原理
R是一种统计分析工具，曾获得很高的评价，非常适合用于运用在各类模型上。它拥有一套强大的数据可视化工具，并且可以对一系列数值和图形数据进行可视化处理。同时，它也支持非常完善的多种函数语言，可以方便地编写非常复杂的代码。本文将介绍R的基本原理。
一、创建向量
在R中，最基本的数据结构是向量。向量是用来存储数值、字符、逻辑、日期等类型的数据的容器。可以使用c()函数来创建一个向量。
例如：
```R
a <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 用c()函数创建一个数值向量
b <- c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday") # 用c()函数创建一个字符向量
c <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE) # 用c()函数创建一个逻辑向量
d <- c(as.Date("2021-10-01"), as.Date("2021-10-02"), as.Date("2021-10-03"), as.Date("2021-10-04"), as.Date("2021-10-05")) # 用c()函数创建一个日期向量
```
二、数据结构
R中的数据结构很多，下面介绍一些常用的数据结构。数据可视化分析工具
1.数值
数值包括整数和浮点数。
一个向量可以是整数，比如：1,2,3,
也可以是浮点数，如：1.5, 2.75,
2.字符
字符可以是单个字符或大量字符。
例如：“A”， “B”， “C”， “D”， “E”， “F”等。
3.因子
为了方便处理分类变量，R提供了因子数据结构。
我们可以将分类变量值存储为数字型，并将数字型变量转换为字符型变量。
4.数据框
数据框是一种二维的数据结构，它由多个变量和多条记录组成。
下面是一个简单的的数据框的例子。
```R
age <- c(21, 22, 23, 24, 25)

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