在R语言中，数据类型主要包括以下几种：

1. 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
   

2. 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
   

3. 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
   

4. 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
   

5. 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
   

6. 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
   

7. 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
   

8. 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
   

9. 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
   

10. 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
    

11. 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