一、R的变量类型
也可以说是数据存储方式，有：
Vector： 一维阵列
Matrics： 二维阵列，其中所有元素是同一数据类型。
factor： 种类变量，可使用levels函数来规定种类变量的各级别的名称。例如：levels(factor_vector) <- c("name1", "name2",...)
Dataframe：二维阵列，每一列中的元素是同一数据类型，不同列的数据类型可以不同。
List : 一个List中可包含多个类型对象，包括List本身。
二、常用函数
seq(from,to,by): Generate sequences, by specifying the from, to and by arguments.
rep(): Replicate elements of vectors and lists.
sort(): Sort a vector in ascending order. Works on numerics, but also on character strings and logicals.
rev(): Reverse the elements in a data structures for which reversal is defined.
str(): Display the structure of any R object.
append(): Merge vectors or lists.
is.*(): Check for the class of an R object.
as.*(): Convert an R object from one class to another.
unlist(): Flatten (possibly embedded) lists to produce a vector.
三、apply函数家族
通过apply函数对结构化的数据实现某些操作，对向量（vector）或者列表（list）按照元素或元素构成的子集合进行迭代。个人认为相当于一种批处理操作。
lapply(X, FUN, ...)
sapply(X, FUN, ..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)
lapply和sapply将一个函数应用于一个list或者vector， 区别在于lapply以列表（list）形式返回结果，而sapply将输出结果简化为一个向量或者矩阵。
vapply(X, FUN, FUN.VALUE, ..., USE.NAMES = TRUE)
vapply类似于sapply，但是提供了参数FUN.VALUE用以指明返回值的形式,即返回值可以有预定义类型，因此更安全。
四、正则表达式（regular expression）
正则表达式不是R的专属内容，用于描述/匹配一个文本集合的表达式。通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
1.元字符（metacharacter)
一些特殊的字符在正则表达式中不在用来描述它自身，它们在正则表达式中已经被“转义”，这些字符称为元字符。
常用元字符如下：
2、字符串匹配查询函数
查询功能的函数主要有grep、grepl, 主要区别在于其输出结果格式不同，共同点是都包含正则表达式pattern和文本X这两个参数。
grepl(pattern, x) which returns TRUE when a pattern is found in the corresponding character string.
grep(pattern, x) which returns a vector of indices of the character strings that contains the pattern.
grep仅返回匹配项的下标，而grepl返回所有的查询结果，并用逻辑向量表示有没有找到匹配
3、字符串替换函数
模式替换函数主要有sub和gsub，二者的区别在于sub函数只替换文本中第一个匹配的元素，gsub则针对X中所有匹配元素。
sub(pattern, replacement, x)
gsub(pattern, replacement, x)