R语言基础语法

Akkiri...大约 5 分钟数据分析R语言

常用操作

安装包
```
install.packages("openxlsx")
```
提示
openxlsx 为包名，必须要加引号（在 R 中，单双引号可通用）。
加载包
```
library(openxlsx)
```

更新包

update.packages("openxlsx")
update.packages()	# 更新所有包

删除包
```
remove.packages("openxlsx")
```
获取或设置当前路径
```
getwd()
setwd("D:/R-4.2.3")
```
注意
路径中的 “ \ ” 必须用 “ / ” 或 “ \ ” 代替。
赋值
R 标准语法使用 <- 或 -> 来赋值，而不是 =，代码如下：
```
x <- 1:10
x + 2

## [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
```
提示
R 也允许使用 “=” 赋值，建议使用更现代和简洁的 “=” 来赋值。
基本运算
- 数学运算
  - + - * /、^（求幂）、%%（按模取余）、%/%（整除）。
- 比较运算
  - >、<、>=、<=、==、!=；
  - identical(x, y)—— 判断两个对象是否严格相等；
  - all.equal(x, y) 或 dplyr::near(x, y)—— 判断两个浮点数是否近似相等（误差为 1.5e^-8）。
```
0L == 0
## [1] TRUE

identical(0L, 0)
## [1] FALSE

sqrt(2)^2 == 2
## [1] FALSE

all.equal(sqrt(2)^2, 2)
## [1] TRUE
```
- 逻辑运算
  - |（或）、&（与）、!（非）、xor()（异或）。
基本数据类型
- R 语言的基本数据类型
  - numeric—— 数值型，又分为 integer（整数型）和 double（浮点型）；
  - logical—— 逻辑型，只有 TRUE 和 FALSE；
  - character—— 字符型，引号括起来的若干字符。
- R 语言使用 NA 表示缺失值，NA 具有 “传染性”，即 NA 参与的计算，结果都会变成 NA。R 语言自带的很多函数都提供 na.rm 参数设置，以便于设定计算时是否忽略缺少值。
- 可用函数 class(x) / typeof(x) / mode(x) 来查看对象 x 的类型，str(x) 显示对象 x 的结构。

保存和载入数据

save(x, file = "data/dat.Rda")
load("data/dat.Rda")

清屏和清除变量
使用快捷键 Ctrl + L 或单击命令窗口右上角的 “小刷子” 图标可对命令窗口清屏。
若要清除当前变量，使用以下命令：
```
rm(x)						# 清除变量 x
rm(list = ls(all = TRUE))	  # 清除当前所有变量
```
提示
单机 Environment 窗口的 “小刷子” 图标也可以清除当前所有变量。
获取帮助
- 函数帮助
  命令窗口执行：
```
?plot
```
- 在线帮助
  若想根据某算法的名字或关键词，搜索哪个包能实现该算法：
```
RSiteSearch("network")
```

数据结构：向量、矩阵、多维数组

R 中常用的数据结构可划分为：

同质数据类型（homogenerous），即所储存的一定是相同类型的元素，包括向量、矩阵、多维数组。
异质数据类型（heterogenerous），即可以储存不同类型的元素，这提高了储存灵活性，但降低了效率，包括列表、数据框。

另外，还有字符串、日期时间数据、时间序列数据、空间地理数据等。

R 语言中的数据结构还有一种从广义向量（序列）的角度进行划分。

原子向量：各个值都是同类型的，包括六种类型：logical、integer、double、character、complex、raw。
列表：各个值可以是不同类型的，NULL 表示空向量（长度为 0 的向量）。

向量有两个属性：type（类型）和 length（长度）；还能以属性的方式向向量中任意添加额外的 metadata（元数据），属性可用来创建拓展向量，以执行一些新的操作。常用的拓展向量有：

基于整数型向量构建的因子；
基于数值型向量构建的日期和日期时间；
基于数值型向量构建的时间序列；
基于列表构建的数据框和 tribble。

向量（一维数组）

向量是由一组相同类型的原子值构成的序列，可以是一组数值、一组逻辑值、一组字符串等。

常用的向量有数值向量、逻辑向量、字符向量。

数值向量
数值向量就是由数值组成的向量，单个数值是长度为 1 的数值向量，例如：
```
x = 1.5
x

## [1] 1.5
```
我们可以用 numeric() 创建一个全为 0 的指定长度的数组向量，如下所示：
```
numeric(10)

## [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
```
在 R 中经常使用函数 c() 将多个对象合并在一起：
```
c(1, 2, 3, 4, 5)

## [1] 1 2 3 4 5
```
```
c(1, 2, c(3, 4, 5))

## [1] 1 2 3 4 5
```
创建等差的数值向量，用 : 或者函数 seq()，基本格式为：
```
seq(from, to, by, length.out, along.with, ...)
```
- form：设置首项（默认为 1）。
- to：设置尾项。
- by：设置等差值（默认为 1 或 -1）。
- length.out：设置序列长度。
- along.with：以该参数的长度作为序列长度。
```
1:5
## [1] 1 2 3 4 5

seq(1, 10, 2)
## [1] 1 3 5 7 9

seq(3, length.out = 10)
## [1]  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12
```
创建重复的数值向量用函数 rep()，基本格式为：
```
rep(x, times, length.out, each, ...)
```
- x：为要重复的序列；
- times：序列的重复次数；
- length.out：设定所产生的序列的长度；
- each：设置每个元素分别重复的次数（默认为 1 ）。
```
x = 1:3

rep(x, 2)
## [1] 1 2 3 1 2 3

rep(x, each = 2)
##[1] 1 1 2 2 3 3

rep(x, c(2, 1, 2))
## [1] 1 1 2 3 3

rep(x, each = 2, length.out = 4)
## [1] 1 1 2 2

rep(x, times = 3, each = 2)
## [1] 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3
```
向量可以做 +、-、*、/ 四则运算，即对应元素分别做运算的向量化运算。
```
2:3 + 1:5

## [1] 3 5 5 7 7
```
注意
将两个不同长度的向量做运算，短的会自动循环补齐以配合长的。
逻辑向量

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# 常用操作

# 数据结构：向量、矩阵、多维数组

# 向量（一维数组）

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数据结构：向量、矩阵、多维数组

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