one = 100
two = 90
three = 80
four = 70
five = NA
is.na(five)

x=NULL
y=10
is.null(x)
is.null(y)
is.na(NULL)
--------------------------------------------------


### (2)자료구조  
 
- 벡터(vector)
- 배열(array)
- 행렬(matrix)
- 리스트(list)
- 데이터프레임(data frame)

#### 1) 벡터(Vectors)

- 벡터가 R에서 가장 일반적이고 기본이 되는 자료구조다. 
- 벡터는 character, logical, integer, numeric을 요소로 갖는 집합(collection)이다.
- 한 벡터 내의 타입은 항상 같아야 한다.
- 벡터를 만드는 가장 간단한 방법이 c()함수 이다.
- 숫자형 데이터인 경우 시작값:끝값 형태와 seq(from,to,by)로 사용이 가능하다.

- seq_along() : 주어진 인자데이터 길이 만큼 1,2,3,...길이까지 벡터로 변환된다.
- seq_leng() : 주어진 인자값까지 1,2,3, ... 인자값까지 벡터로 변환한다.
- rep() :  일정한 패턴들을 반복적으로 사용하여 벡터를 만든다.


x<- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
x
c('1','2','3','4',c('1','2','3','4','5'))

x<-1:10
x
x<-2:9
x
seq(1,10,2)
seq(5,8)

seq_along(c('a','b','c','d')) #1,2,3,4
seq_len(5) #1,2,3,4,5
``` 

- rep(1:3,5) #rep(1:3,time=5) 1:3형식을 5번 반복하여 벡터 생성
- rep(1:5, each=3) #1~5까지 각각의 수를 3번씩 반복하여 벡터를 생성

- names()함수로 이름을 부여할 수 있다.

x<-c(1,3,5,7)
names(x)<-c("noh","kim","park","baek")
x