1. 工作空间

R语言的工作空间其实就是你当下R语言的工作环境，它包括任何你已经定义了的对象。当一个R进程结束时，用户可以将当前的工作空间保存下来，在下次启动R时就会自动加载，非常方便省事。R语言是一个交互式界面，上翻和下翻键可以用来查看历史指令。这里我建议大家使用RStudio，因为RStudio提供非常强大的R语言高度可视化操作界面，你可以在RStudio里写R代码，也可以写Python代码，同时可以使用Rmarkdown来写自己的文档。

在R中你可能需要设置自己的工作目录，下面的函数提供查看和切换工作目录的方法：

getwd() # 查看当前工作目录
ls()   # 列出当前工作空间里的对象
setwd(mydirectory)    # 设置工作目录
setwd("c:/docs/mydir")  # 千万注意，Window里R使用/来分隔目录的，不是\
setwd("/usr/rob/mydir")  #Linux下设置工作目录
# 查看和设置进行的选项
help(options) # 了解当前进程中可用的选项
options()     # 查看当前进行设置的选项
options(digits=3) # 设置数字的小数点精确位数为3 
# 查看历史指令
history() # 列出最近使用的25个指令
history(max.show=Inf) # 列出之前所有使用的指令

# 保存你的历史指令
savehistory(file="myfile") # 文件默认会以".Rhistory"结尾

# 调用你的历史指令
loadhistory(file="myfile") # 同样地，文件默认以".Rhistory"结尾
# 将工作空间保存到当前工作目录 
save.image()

# 将当前工作环境下特定的对象保存为文件
# 如果你不指定路径，那默认保存在当前的工作目录
save(object list,file="myfile.RData") 
# 将工作空间加载到当前进程中
# 如果你不指定路径，那默认保存在当前的工作目录
load("myfile.RData") 
q() # 退出R

Windows用户必须注意：

在Windows里，我们的路径通常是这样的c:\mydocuments\myfile.txt，但是这样的路径在R中是错误的，因为R将“\”作为转义符，正确的路径应该是c:\\my documents\\myfile.txt或c:/mydocuments/myfile.txt，这里我推荐使用第二种表达方式，因为它和linux里的形式保持一致。

2. R包

R包是R语言生态系统最为重要的一部分，每天R语言官网上都会更新一些高质量的R包。这些R包一般都集成了一系列用于完成某项工作的函数，我们通过加载R包就可以顺利调用里面的函数，完成后续分析。R包其实和Python的库有点类似，大家可以对比着看，我在以后也会开Python专栏，和大家详细讲解如何在工作中实现R和Python的完美融合。接下来我们看看R包的常见用法：

.libPaths() # 查看R包路径 
(.packages()) # 查看当前进程已经加载的R包
library()   #  查看所以已经安装的R包
install.packages("packages") # 从R官网安装指定的R包
library("packages") # 加载指定的R包

关于R包的寻找和安装，请参考往期内容。