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1.正整数下标
首先定义一个x，然后对向量 x, 在后面加方括号和下标可以访问向量的元素和子集，如：
定义一个x：
x <- c(1, 4, 6.25) x
返回：
我们取出第二个元素：
x[2]
返回：
我们再修改第二个元素为 99 ：
x[2] <- 99; x
返回：
我们再取下第 1、3 号元素 ：
x[c(1,3)]
返回：
我们再修改第 1、3 号元素为 11，13 ：
x[c(1,3)] <- c(11, 13); x
返回：
若是下标可重复，又会如何，如：
x[c(1,3,1)]
返回：
2.负整数下标
负下标表示扣除相应的元素后的子集，如
x <- c(1,4,6.25) x[-2]
-2 表示倒数第二个；返回：
再比如：
x[-c(1,3)]
返回：
负整数下标不能与正整数下标同时用来从某一向量中取子集，比如
x[c(1,-2)]
返回结果会报错：
3.空下标与零下标
x[] 表示取 x 的全部元素作为子集。这与 x 本身不同，比如
x <- c(1,4,6.25) x[]
返回：
然后，我们对x 内的值进行修改
x[] <- 999 x
返回：
再如，另一种对x内的值进行修改
x <- c(1,4,6.25) x <- 999 x
返回结果只有一个值：
可能有人会问是否有 x[0] ，那就让我们看看
x[0]
返回：
那说明，x[0] 是一种少见的做法，结果返回类型相同、长度为零的向量，如 numeric(0)。
相当于空集；且当 0 与正整数下标一起使用时会被 忽略。当 0 与负整数下标一起使用时也会被 忽略。
4.下标超界
设向量 x 长度为 n , 则使用正整数下标时下标应在 { 1 , 2 , . . . , n } 中取值。
x <- c(1,4,6.25) x[2]
返回：
如果使用大于 n 的下标，读取时返回缺失值，并不出错。
x[5]
返回：
给超出 n 的下标元素赋值，则向量自动变长，中间没有赋值的元素为缺失值。例如
x[5] <- 9 x
返回：
虽然 r 的语法对下标超界不视作错误，但是这样的做法往往来自不良的程序思路，而且对程序效率有影响，所以实际编程中应避免下标超界。
5.逻辑下标
下标可以是与向量等长的逻辑表达式，一般是关于本向量或者与本向量等长的其它向量的比较结果，如 定义x
x <- c(1,4,6.25)
取出 x 的大于 3 的元素组成的子集
x[x > 3]
返回：
逻辑下标除了用来对向量取子集，还经常用来对数据框取取子集，也用在向量化的运算中。例如，对如下示性函数
输入向量 x ，结果 y 需要也是一个向量，程序可以写成
f <- function(x){
y <- numeric(length(x))
y[x >= 0] <- 1
y[x < 0] <- 0 # 此语句多余
y }
事实上还有一种写法，向量化的逻辑选择有一个 ifelse() 函数，比如，对上面的示性函数，如果 x 是一个向量，输出 y 向量可以写成
y <- ifelse(x>=0, 1, 0)
要注意的是，如果逻辑下标中有缺失值，对应结果也是缺失值，如
x <- c(1, 4, 6.25, na) x[x > 2]
返回：
所以，在用逻辑下标作子集选择时，一定要考虑到缺失值问题。 正确的做法是加上!is.na 前提，如
x[!is.na(x) & x > 2]
返回：
6. which()、which.min()、which.max() 函数
函数 which() 可以用来找到满足条件的下标，如
x <- c(3, 4, 3, 5, 7, 5, 9) which(x > 5)
返回：
seq(along=x) 会生成由 x 的下标组成的向量，如
seq(along=x)[x > 5]
返回：
用 which.min() 、which.max() 求最小值的下标和最大值的下标，不唯一时只取第一个。如
which.min(x) which.max(x)
返回：
7. 元素名
向量可以为每个元素命名。如
ages <- c(" 李明"=30, " 张聪"=25, " 刘颖"=28)
或
ages <- c(30, 25, 28)
names(ages) <- c(" 李明", " 张聪", " 刘颖")
或
ages <- setnames(c(30, 25, 28), c(" 李明", " 张聪", " 刘颖"))
这时可以用元素名或元素名向量作为向量的下标，如
ages[" 张聪"]
返回：
再如：
ages[c(" 李明", " 刘颖")]
返回：
再如，修改字符串数值：
ages[" 张聪"] <- 26
用字符串作为下标时，如果该字符串不在向量的元素名中，读取时返回缺失值结果，赋值时该向量会增加一个元素并以该字符串为元素名。 带有元素名的向量也可以是字符型或其它基本类型，如
sex <- c(" 李明"=" 男", " 张聪"=" 男", " 刘颖"=" 女")
除了给向量元素命名外，在矩阵和数据框中还可以给行、列命名，这会使得程序的扩展更为容易和安全。 r 允许仅给部分元素命名，这时其它元素名字为空字符串。不同元素的元素名一般应该是不同的，否则在使用元素作为下标时会发生误读，但是 r 语法允许存在重名。 用 unname(x) 返回去掉了元素名的 x 的副本，用 names(x) <- null 可以去掉 x 的元素名。
8.用 r 向量下标作映射
r 在使用整数作为向量下标时，允许使用重复下标，这样可以把数组 x 看成一个 1 : n 的整数到 x[1] , x[2] , . . . , x[n] 的一个映射表 , 其中 n 是 x 的长度。 比如，某商店有三种礼品，编号为 1,2,3 ，价格分别为 68, 88 和 168 。令
price.map <- c(68, 88, 168)
设某个收银员在一天内分别售出礼品编号为 3,2,1,1,2,2,3 ，可以用如下的映射方式获得售出的这些礼品对应的价格：
items <- c(3,2,1,1,2,2,3) y <- price.map[items] print(y)
返回：
r 向量可以用字符型向量作下标，字符型下标也允许重复，所以可以把带有元素名的 r 向量看成是元素名到元素值的映射表。 比如，设 sex 为 10 个学生的性别（男、女）
sex <- c(" 男", " 男", " 女", " 女", " 男", " 女", " 女", " 女", " 女", " 男")
希望把每个学生按照性别分别对应到蓝色和红色。首先建立一个 r 向量当作映射
sex.color <- c(' 男'='blue', ' 女'='red')
用 r 向量 sex.color 当作映射，可以获得每个学生对应的颜色
cols <- sex.color[sex]; print(cols)
返回：
这样的映射结果中带有不必要的元素名，用 unname() 函数可以去掉元素名，如
unname(cols)
返回：
9.集合运算
可以把向量 x 看成一个集合，但是其中的元素允许有重复。用 unique(x) 可以获得 x 的所有不同值。如
unique(c(1, 5, 2, 5))
返回：
用 a %in% x 判断 a 的每个元素是否属于向量 x，如
5 %in% c(1,5,2)
返回：
c(5,6) %in% c(1,5,2)
返回
与 %in 运算符类似，函数 match(x, table) 对向量 x 的每个元素，从向量 table 中查找其首次出现位置并返回这些位置。没有匹配到的元素位置返回na_integer_( 整数型缺失值) 。如
一个数值判断：
match(5, c(1,5,2))
返回：
若所匹配集合有重复元素，则返回为第一个元素的下标：
match(5, c(1,5,2,5))
返回：
若匹配两个元素的所属呢？
match(c(2,5), c(1,5,2,5))
返回：
若所匹配元素中，有集合中没有的呢？则返回空值，如
match(c(2,5,0), c(1,5,2,5))
返回：
用 intersect(x,y) 求交集，结果中不含重复元素，如
intersect(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
返回：
用 union(x,y) 求并集，结果中不含重复元素，如
union(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
返回：
用 setdiff(x,y) 求差集，即 x 的元素中不属于 y 的元素组成的集合，结果中不含重复元素，如
setdiff(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
返回：
用 setequal(x,y) 判断两个集合是否相等，不受次序与重复元素的影响，如
setequal(c(1,5,2), c(2,5,1))
再如
setequal(c(1,5,2), c(2,5,1,5))
返回：
练习
设文件 class.csv 内容如下 :
name,sex,age,height,weight
alice,f,13,56.5,84
becka,f,13,65.3,98
gail,f,14,64.3,90
karen,f,12,56.3,77
kathy,f,12,59.8,84.5
mary,f,15,66.5,112
sandy,f,11,51.3,50.5
sharon,f,15,62.5,112.5
tammy,f,14,62.8,102.5
alfred,m,14,69,112.5
duke,m,14,63.5,102.5
guido,m,15,67,133
james,m,12,57.3,83
jeffrey,m,13,62.5,84
john,m,12,59,99.5
philip,m,16,72,150
robert,m,12,64.8,128
thomas,m,11,57.5,85
william,m,15,66.5,112
用如下程序可以把上述文件读入为 r 数据框 d.class, 并取出其中的 name 和
age 列到变量 name 和 age 中：
d.class <- read.csv ( 'class.csv' , header= true , stringsasfactors= false )
name <- d.class[, 'name' ]
age <- d.class[, 'age' ]
(1) 求出 age 中第 3, 5, 7 号的值；
(2) 用变量 age, 求出达到 15 岁及以上的那些值；
(3) 用变量 name 和 age, 求出 mary 与 james 的年龄。
(4) 求 age 中除 mary 与 james 这两人之外的那些人的年龄值，保存到变量 age1 中。
(5) 假设向量 x 长度为 n , 其元素是 { 1 , 2 , . . . , n } 的一个重排。可以把 x 看成一个 i 到 x[i] 的映射 (i 在 { 1 , 2 , . . . , n } 中取值 ) 。求向量 y, 保存了上述映射的逆映射，即：如果 x[i]=j, 则 y[j]=i 。
