learnR_function_1

来源：互联网发布：快手作品制作软件编辑：程序博客网时间：2024/06/06 07:42
learnR_function_1
1.1 R的帮助函数help.start()                                #打开帮助文档首页help(foo)                                   #查看函数foo的帮助??foo                                       #同上mode()                                      #显示或更改对象的类型str()                                       #显示R中多种“数组”的结构example(foo)                                #函数foo的使用示例RSiteSearch('foo')                          #以foo为关键词搜索在线文档和邮件列表存档apropos('foo', mode='function')             #列出名称中含有foo的所有可用函数data()                                      #列出当前已加载包中的所含的所有可用示例数据集vignette()                                  #列出当前已安装包中所有可用的插图文档vignette('embedding')                       #显示car数据集的名为embedding插图文档1.2 R的管理工作空间的函数getwd()                                     #获取当前工作目录setwd('D:/R_codes' or 'E:\\R_codes')        #设置当前工作目录为Users/.../R_codesdir.create('new_path')                      #创建一个新路径ls()                                        #列出当前工作空间中的对象rm(object1, object2...)                     #删除一个或多个对象save(object1, object2..., file='my_file')   #保存一个或多个对象到my_file文件中help(options)                               #可用选项的说明options()                                   #显示和设置当前选项history()                                   #显示最近使用过的默认25个命令savehistory('my_file')                      #保存命令历史到文件my_file.Rhistoryloadhistory('my_file')                      #加载历史文件my_file.Rhistorysave.image('my_file')                       #保存工作空间到my_file.RDataload('my_file')                             #加载my_file.RData文件中的工作空间q()                                         #quit退出1.3 安装及加载包的函数install.packages('jiebaR')                  #安装jiebaR包help(package='jiebaR')                      #package不加slibrary()                                   #显示当前所有安装包library(jiebaR)                             #加载jiebaR包，若无安装则报错，退出程序.libPaths()                                 #显示库的路径（有点哦）require(jiebaR)                             #加载jiebaR包，若无安装则输出FALSE，继续程序1.4 图形演示及保存函数demo()                                      #显示当前所有图形演示列表demo(image)                                 #演示image图形par(mfrow=c(2,2))                           #把画布分成2x2演示图形pdf('graph_name.pdf')png('graph_name.png')jpeg('graph_name.jpeg')bmp('graph_name.bmp')postscript('graph_name.ps')win.metafile('graph_name.wmf')              #保存为windows图元文件1.5 输入、输出函数source('my_file')                           #在当前会话中执行脚本my_file，输入脚本##输出结果sink('my_file', append=T)                   #第一步，‘货车’先到位（可以非空车），准备累积装货outer(1:3, 1:3, '*')                        #第二步，生产货物sink()                                      #第三步，装车。第四步，工厂停止生产dev.off()1.6 批处理命令#Linux, Mac OSR CMD BATCH options infile outfile#Windows'C:\...\bin\R.exe' CMD BATCH --vanilla --slave 'C:\my_file.R'1.7 统计函数lmfit <- lm(mpg~wt, data=mtcars)           #线性回归summary(lmfit)                              #结果lmfit的统计概要plot(lmfit)                                 #生成回归诊断图形predict(lmfit, new_data)                    #预测new_data1.8 实用函数mode()                  #模式str()class()                 #输出为matrix、data.frame、等等names()                 #输出对象中各成分的名称length()dim()                   #维度c(obj1,obj2,...)        #将对象合并入一个向量cbind(obj1,obj2,...)rbind(obj1,obj2,...)    #行合并head(obj)tail(obj)ls()                    #输出当前的对象列表rm()                    #删除对象new_obj<-edit(obj)      #编辑对象fix(obj)                #编辑（交互式）paste('X', 1:4, sep='') #拼接1.9 算术运算符+                       #加法-*/                       #除法^ or **                 #求幂：                5^2=25x %%  y                 #求余(x mod y)：       5%%2=1x %/% y                 #整数除法：          5%／%2=21.10 逻辑运算符<<=>>===                      #严格等于，对于浮点数的比较要慎重!=!x                      #非xx | y                   #x或yx & y                   #x和yisTRUE(x)               #x是否为真1.11 日期格式与日期函数%d      日期          #01～31%a      缩写星期名   #Mon%A      全称星期名   #Monday%m      月份          #01～12%b      缩写月份        #Jan%B      全称月份        #January%y      缩写年份        #17%Y      全称年份        #2017Sys.Date()                      #年月日date()                          #具体年月日、星期、时钟时间format(x, format='%B %d %Y')    #输出指定格式的日期值1.12 类型判断／转换函数is.numeric()            as.numeric()is.character()          as.character()is.vector()             as.vector()is.matrix()             as.matrix()is.data.frame()         as.data.frame()is.factor()             as.factor()is.logical()            as.logical()1.13 取子集new_df <- df[which(var1=="value1" & var2 >= 30),]new_df <- subset(df, var1=='value1' | var >= 30, select=c(var1:var3))my_sample <- df[sample(1:nrow(df), 80, replace=FALSE)]#取样c(1,2,3,4) %in% c(1,2)      #返回逻辑值 T T F Feg:vars <- names(df) %in% c('var3','var4')new_df <- df[!vars] #丢弃var3/var4df$var3 <- df$var4 <- NULL #删除
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