R语言基础语法 #

一、注释 #

R语言支持单行注释，使用#符号。

1.1 单行注释 #

print("Hello, R!")

x <- 10

1.2 多行注释 #

R语言没有专门的多行注释语法，可以使用多个单行注释：

x <- 10

或者使用字符串技巧（不推荐）：

'
这是多行注释
第二行注释
第三行注释
'

二、标识符 #

标识符用于命名变量、函数、对象等。

2.1 命名规则 #

以字母或点号开头（点号后不能是数字）
后续可以是字母、数字、点号或下划线
区分大小写
不能使用保留关键字

合法标识符
x <- 1
my_var <- 2
myVar <- 3
.my_var <- 4
var2 <- 5

非法标识符
2var <- 1
_var <- 2
my-var <- 3

2.2 命名约定 #

R语言常用的命名约定：

风格	示例	说明
snake_case	my_variable	推荐用于变量和函数
camelCase	myVariable	也常用
dot.case	my.variable	R特有，但可能与S3方法混淆
PascalCase	MyVariable	通常用于类名

推荐命名
student_name <- "张三"
student_age <- 20
calculate_average <- function(x) mean(x)

避免使用点号命名
my.data <- data.frame(x = 1:10)

三、关键字 #

R语言的保留关键字不能用作标识符。

3.1 保留字列表 #

if else repeat while function for in next break
TRUE FALSE NULL Inf NaN NA NA_integer_ NA_real_
NA_complex_ NA_character_ ...

3.2 关键字说明 #

关键字	用途
if, else	条件判断
repeat, while, for	循环控制
function	函数定义
in	循环迭代
next, break	循环控制
TRUE, FALSE	逻辑值
NULL	空值
NA	缺失值
Inf, -Inf	无穷大
NaN	非数字

3.3 查看保留字 #

?reserved

四、基本数据类型 #

R语言有六种基本数据类型（原子向量）。

4.1 逻辑型（Logical） #

TRUE
FALSE
T
F

x <- TRUE
class(x)
typeof(x)

4.2 整数型（Integer） #

x <- 100L
class(x)
typeof(x)

y <- as.integer(100)

4.3 双精度型（Double/Numeric） #

x <- 3.14
class(x)
typeof(x)

y <- 100
class(y)

4.4 复数型（Complex） #

x <- 3 + 2i
class(x)
typeof(x)

Re(x)
Im(x)
Mod(x)
Arg(x)

4.5 字符型（Character） #

x <- "Hello, R!"
class(x)
typeof(x)

nchar(x)
toupper(x)
tolower(x)

4.6 原始型（Raw） #

x <- raw(5)
class(x)
typeof(x)

y <- charToRaw("Hello")
y
rawToChar(y)

4.7 类型判断与转换 #

x <- 3.14

is.numeric(x)
is.integer(x)
is.character(x)
is.logical(x)

as.integer(x)
as.character(x)
as.logical(x)

五、特殊值 #

5.1 NA（缺失值） #

x <- NA
is.na(x)

y <- c(1, NA, 3)
is.na(y)

mean(y, na.rm = TRUE)

5.2 NULL（空值） #

x <- NULL
is.null(x)

length(NULL)
length(NA)

5.3 Inf和-Inf（无穷大） #

x <- 1 / 0
x
is.infinite(x)

y <- -1 / 0
y

z <- 0 / 0
z
is.nan(z)

5.4 NaN（非数字） #

x <- 0 / 0
x
is.nan(x)

is.na(NaN)

六、运算符 #

6.1 算术运算符 #

5 + 3
5 - 3
5 * 3
5 / 3
5 %/% 3
5 %% 3
5 ^ 3

6.2 比较运算符 #

5 > 3
5 < 3
5 >= 5
5 <= 3
5 == 5
5 != 3

6.3 逻辑运算符 #

TRUE & FALSE
TRUE | FALSE
!TRUE

TRUE && FALSE
TRUE || FALSE

6.4 赋值运算符 #

x <- 10
x = 10
10 -> x

x <<- 10

七、表达式与语句 #

7.1 表达式 #

表达式是可以计算值的代码片段：

1 + 2
x * y
mean(c(1, 2, 3))

7.2 语句 #

语句是执行操作的代码：

x <- 10
print(x)
if (x > 0) print("positive")

7.3 代码块 #

使用花括号组织代码块：

{
  x <- 10
  y <- 20
  x + y
}

八、向量基础 #

向量是R语言中最基本的数据结构。

8.1 创建向量 #

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- 1:5
z <- seq(1, 5, by = 1)
w <- rep(1, times = 5)

8.2 向量运算 #

x <- c(1, 2, 3)
y <- c(4, 5, 6)

x + y
x * y
x * 2
sum(x)
mean(x)

8.3 向量索引 #

x <- c(10, 20, 30, 40, 50)

x[1]
x[2:4]
x[c(1, 3, 5)]
x[-1]
x[x > 25]

九、常用内置函数 #

9.1 数学函数 #

abs(-5)
sqrt(16)
exp(1)
log(10)
log10(100)
round(3.14159, 2)
ceiling(3.14)
floor(3.14)

9.2 统计函数 #

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

sum(x)
mean(x)
median(x)
sd(x)
var(x)
min(x)
max(x)
range(x)
length(x)

9.3 字符串函数 #

s <- "Hello, World!"

nchar(s)
toupper(s)
tolower(s)
substr(s, 1, 5)
paste("Hello", "World")
paste0("Hello", "World")

9.4 类型检查函数 #

is.numeric(3.14)
is.integer(3L)
is.character("hello")
is.logical(TRUE)
is.vector(c(1, 2, 3))
is.list(list(1, 2, 3))
is.data.frame(data.frame(x = 1:5))

十、帮助系统 #

10.1 获取帮助 #

help(mean)
?mean
help.search("mean")
??mean

10.2 查看示例 #

example(mean)
demo(graphics)

10.3 查看参数 #

args(mean)
formals(mean)

10.4 查看源代码 #

mean
getAnywhere(mean.default)

十一、总结 #

本章学习了R语言的基础语法：

注释使用#符号
标识符命名规则和约定
R语言的保留关键字
六种基本数据类型
特殊值：NA、NULL、Inf、NaN
基本运算符
向量基础操作
常用内置函数
帮助系统使用

掌握了基础语法后，让我们继续深入学习R语言的数据类型！