在R语言中，数据类型主要包括以下几种：
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数值型（Numeric）:
数值型数据包括整数（integer）和双精度数（double）。整数是没有小数部分的数字，而双精度数可以有小数部分。在R中，你可以使用is.numeric()函数来检查一个对象是否为数值型。x <- 10 # 整数 y <- 10.5 # 双精度数 is.numeric(x) # 返回 TRUE is.numeric(y) # 返回 TRUE -
逻辑型（Logical）:
逻辑型数据只有两个可能的值：TRUE 或 FALSE。逻辑型数据在条件判断中非常有用。z <- TRUE is.logical(z) # 返回 TRUE -
字符型（Character）:
字符型数据用于存储文本。在R中，字符串必须用引号括起来。s <- "Hello, World!" is.character(s) # 返回 TRUE -
复数型（Complex）:
复数型数据用于存储复数。复数由实部和虚部组成，表示为a + bi的形式，其中a是实部，b是虚部，i是虚数单位。c <- 3 + 2i is.complex(c) # 返回 TRUE -
原始型（Raw）:
原始型数据用于存储字节数据。r <- charToRaw("Hello, World!") is.raw(r) # 返回 TRUE -
因子（Factor）:
因子类型用于存储分类数据。因子是具有固定可能值的变量，这些可能值称为水平（levels）。f <- factor(c("Male", "Female", "Male", "Female")) is.factor(f) # 返回 TRUE -
缺失值（NA）:
NA（Not Available）是R中的一个特殊值，用于表示缺失的数据。n <- NA is.na(n) # 返回 TRUE -
空值（NULL）:
NULL是R中的一个特殊值，表示没有数据。n <- NULL is.null(n) # 返回 TRUE -
列表（List）:
列表是一种特殊的向量，它的每个元素都可以是不同的类型。l <- list(1, "a", TRUE) is.list(l) # 返回 TRUE -
矩阵（Matrix）:
矩阵是一种特殊的二维数组，它的所有元素必须是相同的类型。m <- matrix(1:9, nrow = 3) is.matrix(m) # 返回 TRUE -
数据框（Data Frame）:
数据框是一种特殊的列表，它的每个元素都是同长度的向量。df <- data.frame(A = 1:5, B = letters[1:5]) is.data.frame(df) # 返回 TRUE
)
