原文链接：R语言技能 | 不同数据类型的转换
本期教程
写在前面
今天是4月份的第一天，再过2天后再一次迎来清明小假期。木鸡大家是否正常放假呢？
我们在使用R语言做数据分析时，会一直对数据进行不同类型的转换，有时候会被自己弄晕掉，那么就只能一次一次的去解决，去寻找，去学习相关的知识点。
虽然，目前很多的云平台都能全自动化的给你绘图，很方便，但是自己依旧喜欢自己使用R来画，这个过程可能会花费很多的时间，但是自己在使用后会有一定的收获，至少让自己的大脑得以运转。
这个大脑长时间不用，当你使用时会很迟钝，木鸡大家是否有类似的情况。
向量转换为列表
使用as.list()函数
# 创建一个向量
my_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
[1] 1 2 3 4 5
# 转换为列表
my_list <- as.list(my_vector)
> my_list
[[1]]
[1] 1[[2]]
[1] 2[[3]]
[1] 3[[4]]
[1] 4[[5]]
[1] 5
列表转换为向量
使用unlist()函数
# 创建一个列表
my_list <- list(1, 2, 3, 4, 5)
# 转换为向量
my_vector <- unlist(my_list)
数据框转换为矩阵
使用data.matrix()函数
# 创建一个数据框
my_data_frame <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(4, 5, 6))
# 转换为矩阵
my_matrix <- data.matrix(my_data_frame)
矩阵转换为数据框
使用as.data.frame()函数
# 创建一个矩阵
my_matrix <- matrix(1:6, nrow = 2)
# 转换为数据框
my_data_frame <- as.data.frame(my_matrix)
字符向量转换为因子
使用factor()函数
# 创建一个字符向量
my_vector <- c("A", "B", "A", "B", "C")
# 转换为因子
my_factor <- factor(my_vector)
数值向量转换为字符向量
使用as.character()函数
# 创建一个数值向量
my_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 转换为字符向量
my_character_vector <- as.character(my_vector)
因子转换为数值向量
使用as.numeric()函数
# 创建一个因子向量
my_factor <- factor(c("A", "B", "C", "A", "B"))
# 转换为数值向量
my_numeric_vector <- as.numeric(my_factor)
原文链接：R语言技能 | 不同数据类型的转换
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小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!
