R向量数据框索引与函数

更新：2026-10-14；状态：可用；验证范围：官方语言文档核对；基础样本表案例已运行，R通过WebR验证；安装与第三方包按页说明。

先掌握向量、缺失、数据框和索引，理解R的向量化与因子编码。

基础例子

values <- c(1, 2, NA, 4)
observed <- values[!is.na(values)]
average <- function(x) {
  if (length(x) == 0) stop("没有可用观测")
  mean(x)
}
average(observed)

R从1索引，values[1]是首项，values[0]是空选择。<-常用于赋值，==用于比较；NA是缺失，NULL不是同一概念，NA == NA不能代替is.na。

数据框

dat <- data.frame(sample_id = c("S01", "S02"),
                  value = c(1, 2), stringsAsFactors = FALSE)
dat$value
dat[dat$value > 1, , drop = FALSE]

数据框常以行表示样本、列表示变量；$按列名取对象，[行,列]按二维选择。drop=FALSE帮助保留表结构。列表的[与[[返回层级也不同。

R很多操作按向量执行，长度不同时可能重复利用较短向量，应检查长度，不能让回收规则静默替代样本对齐。分类变量用factor，并明确参考水平；不能把1/2/3编码自动当连续剂量。

例子属于base R，完整表格/模型脚本经WebR运行验证。来源：R入门手册，继续R读取清理与合并样本表。

按顺序读代码

c(...)组合成向量，<-保存它。is.na(values)逐项判断缺失，得到FALSE FALSE TRUE FALSE；!取反，再由方括号选择非缺失项，得到1 2 4。这是一次按逻辑向量筛选，与Python循环逐项收集的写法不同。

function(x)定义函数，长度为0就停止，否则计算mean；R函数把最后一个表达式作为返回值。average(observed)应显示[1] 2.333333，其中[1]是显示位置，不是额外结果。把4改为6后结果为3。

数据框例子中dat$value返回1 2；筛选后只有S02、value=2这一行。逗号前是行条件，逗号后留空表示保留所有列；drop=FALSE要求仍返回数据框。