在R语言中，有许多大数据集合的例子。以下是一些常见的例子：
1. 数据集：R语言提供了许多内置的数据集，例如mtcars、iris、mtcars_clean等。这些数据集包含了各种类型的数据，如数值型、分类型和时间序列型。
2. 数据框（data frame）：数据框是一种二维表格结构，可以存储大量的数据。在R语言中，可以使用data.frame函数创建数据框。例如，创建一个包含姓名、年龄和性别的数据框：
```R
# 创建一个包含姓名、年龄和性别的数据框
- df <
- data.frame(Name = c("张三", "李四", "王五"), Age = c(25, 30, 35), Gender = c("男", "女", "男"))
print(df)
```
3. 数据矩阵（data matrix）：数据矩阵是一种二维数组，可以存储大量的数据。在R语言中，可以使用matrix或array函数创建数据矩阵。例如，创建一个包含数值型数据的矩阵：
```R
# 创建一个包含数值型数据的矩阵
- data_matrix <
- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5), nrow = 3, byrow = TRUE)
print(data_matrix)
```
4. 数据帧（data frame）与数据矩阵（data matrix）的区别：数据帧是二维表格结构，可以存储多种类型的数据；而数据矩阵是一维数组，只能存储数值型数据。
5. 数据框（data frame）与数据向量（data vector）的区别：数据向量是一维数组，只能存储数值型数据；而数据框是二维表格结构，可以存储多种类型的数据。
6. 数据框（data frame）与列表（list）的区别：数据框是二维表格结构，可以存储多种类型的数据；而列表是一维数组，只能存储相同类型的数据。
7. 数据框（data frame）与数据表（data table）的区别：数据表是一维数组，只能存储数值型数据；而数据框是二维表格结构，可以存储多种类型的数据。
8. 数据框（data frame）与数据矩阵（data matrix）的区别：数据矩阵是一维数组，只能存储数值型数据；而数据框是二维表格结构，可以存储多种类型的数据。
9. 数据框（data frame）与数据向量（data vector）的区别：数据向量是一维数组，只能存储数值型数据；而数据框是二维表格结构，可以存储多种类型的数据。
10. 数据框（data frame）与数据矩阵（data matrix）的区别：数据矩阵是一维数组，只能存储数值型数据；而数据框是二维表格结构，可以存储多种类型的数据。
