R语言向量下标操作

向量下标即元素在向量中的位置，在实践中我们可以利用下标(元素的位置)来找出自己想要的数。

利用runif函数生成包含10个正整数的向量x。

options(digits = 1)
set.seed(1234)
x <- runif(10,min = 1,max = 20)
x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11

正整数下标

我们可以输入正整数作为下标来找出对应位置的元素。

在[]内输入下标。

#向量x的第一位置的元素
x[1]
[1] 3
#向量x的第2位置的元素
x[2]
[1] 13
x[0]
numeric(0)

与其他编程语言不一样(下标从0开始算起)，R的下标是从1开始算起。

在R语言中向量输入0下标返回numeric(0)。

如果在其他语言，如python中输入下标0,则返回向量中第一个位置的元素

负整数下标

如果为负整数则表示删除这个位置的元素,并返回余下的元素。

x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
#删除第一位的元素
x[-1]
[1] 13 13 13 17 13  1  5 14 11

倒数位置选取元素

如果是以倒数位置选取元素。倒数第一位置借助length函数表示下标,倒数第二三等等依次递减。

set.seed(1234)
x <- runif(10,min = 1,max = 20)
x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
# 倒数第一位元素
x[length(x)]
[1] 11
# 倒数第二位元素
x[length(x)-1]
[1] 14

下标赋值

可以根据下标位置来进行赋值

x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
#将第一位置赋值为8
x[1] <- 8
x
 [1]  8 13 13 13 17 13  1  5 14 11

下标超界

下标超界即向量x的长度为n,它的最大下标即是n,如果超过n，则超界。

在R中向量下标超界则返回NA空白值。如果对这个下标位置赋值，则生成对应位置的元素

length(x)
[1] 10
x[11]
NA
x[11] <- 15
x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11 15

逻辑下标

可以以逻辑表达式作为下标，返回对应的元素。

set.seed(1234)
x <- runif(10,min = 1,max = 20)
x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
#找出数值大于10的元素
x[x > 10]
[1] 13 13 13 17 13 14 11

which函数、seq函数

which函数找出对应元素的下标

x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
#找出取值大于13的元素的位置下标
which(x>13)
[1] 5 6 9

seq函数也可以返回下标

seq(along=x)[x>13]
[1] 5 6 9
seq_along(x)[x>13]
[1] 5 6 9
seq(along.with=x)[x>13]
[1] 5 6 9

可以在for循环中用seq_along(x)代替1:length(x)

for (i in seq_along(x)) {
     print(x[i])
 }
for (i in 1:length(x)) {
     print(x[i])
 }

which.min与which.max可以分别找出向量中最小值与最大值的下标位置

x
 [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
which.min(x)
[1] 7
which.max(x)
[1] 5

返回NA的下标

a <- c(NA,1,NA,23,45,NA)
which(is.na(a))
[1] 1 3 6

补充：R语言中的向量使用合集

看代码吧~

#---r中向量相关的操作

#----数字型向量
#赋值
x<-c(1,2,3)
assign("x",c(1,2,3))

y<-c(x,2,x)
# > y
# [1] 1 2 3 2 1 2 3

#向量的运算
x<-c(1,2,3);y<-c(2,3,4)
v1<-2*x+x*y+1
# > v1
# [1]  5 11 19

v2<-2*x+x*y+c(1,1,1)
v1==v2
# > v1==v2  两者效果相同，自己体会
# [1] TRUE TRUE TRUE

x^2
# > x^2
# [1] 1 4 9

#函数运算，比如log,sqrt,sin等
x<-c(1,2,3)
sqrt(x)
# > sqrt(x)
# [1] 1.000000 1.414214 1.732051

#与向量相关的其他函数min、max、range、which.min、which.max、sum、prod、length、sort、mean、var
x<-c(3,2,1)
# > min(x)
# [1] 1
# > max(x)
# [1] 3
# > which.max(x)
# [1] 1
# > which.min(x)
# [1] 3
# > sum(x)
# [1] 6
# > prod(x)
# [1] 6
# > length(x)
# [1] 3
# > sort(x)
# [1] 1 2 3
# > mean(x)
# [1] 2
# > var(x)
# [1] 1

#等差数列一般采用a:b的形式
# > 1:15 代表从1到15的数列，每次加1
# [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15
# > 1:4.5 a为整数，b为实数，表示a到b的整数部分，每次加1
# [1] 1 2 3 4
# > 1.5:5  a为实数，b为整数，表示从a开始累加到b，每次加1
# [1] 1.5 2.5 3.5 4.5
# > 2*(1:5)
# [1]  2  4  6  8 10
# > 2*1:5  向量优先级大于运算符号
# [1]  2  4  6  8 10
# > 1:5-1
# [1] 0 1 2 3 4

#重复函数 rep(x,times=)
x<-c(1,2,3)
s<-rep(x,times=2)
# > s
# [1] 1 2 3 1 2 3

#逻辑向量，在向量赋值处使用逻辑表达式
x<-c(1,2,3,4,5)
l<-x>3
# > l
# [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
#其它的逻辑向量运算还有< <= == !=等

#all和any用于返回向量中的值是否全部大于3的逻辑值，any返回向量x中是否有值大于3
all(x>3)
any(x>3)

#逻辑向量的赋值,可以使用F和T对false和true进行简写
l<-c(TRUE,FALSE,F,T)

#向量中的缺失数据、赋值、检查
z<-c(-1,1:3,NA)
z
# [1] -1  1  2  3 NA
is.na(z)
z[is.na(z)]<-0
# > z
# [1] -1  1  2  3  0

#结合z的下标进行复杂运算
z
# [1] -1  1  2  3  0

#结合z的下标进行复杂运算
 (z+1)[!is.na(z)&z>0]
# [1] 2 3 4 

#-----字符型向量
#涉及赋值、paste连接

X<-c("My","Job")
paste("My","Job")  #表示将两个字符链接，默认使用空格进行分隔开
# [1] "My Job"
paste("X",1:6,sep = "")
# [1] "X1" "X2" "X3" "X4" "X5" "X6"

#可以使用定义下标值的方法来定义分段函数
#比如分段函数 y=1-x  x<0 y=1+x x>=0
y[x<0]<-1-x[x<0]
y[x>=0]<-1+x[x>=0] 

#下标的正整数运算
v<-10:20
v[c(1,2,3,4)]
c("a","b","c")[rep(c(2,1,3),times=3)]

#下标的负整数运算
v[-(1:5)]
#表示去除代号为哪些的值

#取字符向量的某些下标值
#在定义向量的时候可以加上列名
ages<-c(Li=23,chen=30)
#向量名称可以后加

ages=c(23,40,50)
names(ages)<-c("li","chen","zhang")
ages

# > ages
# li  chen zhang
# 23    40    50

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。