小白笔记——R语言（1）

最近一段时间的R语言学习笔记，以便于自己学习之用，特记录在博客中，感兴趣的人还可以看看。记录的东西也不一定正确，请大家指教，里面可能会引用到一些别人的资料等，作为学习之用

读书笔记

相关的函数记录与整理

1、source("文件名.r")：调取主程序的文件，在程序结构复杂的时候很有用，可以将一部分复杂的运算主程序放入其中。

2、install.packages("fields")：安装程序包

3、library(fields)：导入程序包

4、t(x)转置函数，对于csv中横排的转置很有用

5、dev.off()：中断函数

6、a <- as.character(b):因子型转化为字符型函数

7、position <- regexpr('_',a)：regexpr()函数对字符的定位很有用，返回值position为特定字符，如字符串a中’_’的位置

8、结合定位函数，对字符串如x345_xbt,进行拆分，利用函数substring(要拆分的字符串，开始的字符位置，结束的字符位置)

namecol1 <- substring(a, 2, position - 1)

namecol2 <- substring(a, position + 1, nchar(a))

结合regexpr()函数，这两个命令返回的值为，namecol1<-345；namecol2<-xbt;

9、合并向量data.frame(vetor1, vetor2, vetor3)

cbind(vetor1, vetor2, vetor3)

10、取名字相同的交集unique（）函数

例如对包含行名的向量R1、R2、 R3取名字相同的行，组成新的向量。

nam1 <- rownames(R1)

nam2 <- rownames(R2)

nam3 <- rownames(R3)

tnam <- unique(c(nam1,nam2,nam3))返回结果为只剩下名字相同的行的数值和rownames

或者取一个向量中唯一一个值的数据，合并重复数据。unique(x, incomparables = FALSE, ...)在R中三个点…,表示可传递参数

11、对程序包里面的具体的函数源代码，通过安装包后直接输入函数名回车，可以看到函数；注意找到对应的子函数。也可以在R镜像网页中的packages中，下载package的数据包，减压后，看文件夹得R函数中，这个包含程序注释，更好。

12、t检验函数

t.test(x, ...)

## Default S3 method:

t.test(x, y = NULL,alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

## S3 method for class 'formula'

t.test(formula, data, subset, na.action, ...)

13、对于一个向量x中选择某个符合条件的数值出来(大于某个数或者是某个条件limit)，直接利用表达式y<-x[,1][判断语句或者limit函数参数，在外部设定limit值]

14、判断两个向量的交集部分选择%in%

1:10 %in% c(1,3,5,9)

15、帮助已经加载的程序包有哪些函数，可以用主界面的help>html帮助

16、regression with damped exponential correlation回归的函数为rdec(),需要的函数包为RDEC

17、相关常用的R运算

计算

log(x)

log10(x)

exp(x)

sin(x)

cos(x)

tan(x)

asin(x)

acos(x)

min(x)

max(x)

range(x)

length(x)

统计检验

mean(x)

sd(x)

var(x)

median(x)

quantile(x,p)

cor(x,y)

t.test()

lm(y ~ x)

wilcox.test()

kruskal.test()

统计检验

lm(y ~ f+x)

lm(y ~ x1+x2+x3)

bartlett.test

binom.test

fisher.test

chisq.test

glm(y ~ x1+x2+x3, binomial)

friedman.test

...

18、ls() 列出工作空间中的对象；rm() 删除工作空间中的对象

19、对象类型转换

as.numeric() #转换为数值型

as.logical()

as.charactor()

as.matrix()

as.dataframe()