R语言基础
原创R语言基础
原创
R基础概念及数据类型
重要提示
1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等，能够有效避免错误输入与提高效率
2.只有赋值才会使变量发生变化，没有赋值R只是单纯展示出数据
3.在R中，Error是唯一代表错误的，大部分Warning可以忽略，但并不是出现了Error才是错误，一定要反复检查代码是否完成了目的，小心暗流
4.R中“=”与“<-”均可表示赋值，但是在函数的形式参数=实际参数中，仅可用"="
R中数据类型分为字符(character)，数值(numeric)与逻辑值(logical)，其中逻辑值包括T/F/NA
需要区分变量与数据，同样是字符，变量不带""，数据会带
涉及数据类型的函数主要包括用于判别数据类型的class(),判断是否是某种数据类型并返回逻辑值的is.numeric(),is.character(),is.logical(),与转换数据类型的as.numeric(),as.character(),as.logical()
*无特殊说明，函数对数据与向量均可用
a<-1
class(a)
a<-as.character(a)
is.numeric(a)
> a<-1
> class(a)
[1] "numeric"
> a<-as.character(a) #仅当赋值了a才会改变
> is.numeric(a)
[1] FALSE向量
向量将R中不同元素组合生成
length()查看向量的长度，即向量有多少个元素
class()判断向量的数据类型
*向量可以有元素名称，元素名称不是向量的数据，可用names()函数给向量指定元素名称
**向量内所有元素数据类型必须相同，否则会强制转换
向量的生成
1.通过c()将相同类型的数据生成向量
2.通过特殊规则或函数生成
(1) 1：5表示生成包含数字1-5的向量
(2) seq函数指定起点、终点与步长
(3) rep函数重复某一字符或数字
(4) paste及paste0实现字符的连接
(5) 通过判断生成逻辑型向量
(6) 其它生成向量的函数如rnorm等
*以";"连接的两句代码会一起执行
**函数的形式参数可省
循环补齐
生成向量的函数默认有循环补齐，简单而言，一般两个等长的向量运算时会一一对应，但若向量不等长，短向量将会循环以继续与长向量下一位置的元素运算
运用循环补齐可以节省代码量，但忽视循环补齐也会得到错误的结果
b=c("a","e","o");b
length(b)
class(b)
se=seq(from=1,to=5,by=2);se #若设置的步长无法到达终点，取到达终点的前一个数
#上式可简化为seq(1,5,2)
se==1 #逐一判断se中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量
se %in% c(1,2) #交叉判断se中是否有1或3，有则输出T，反之输出F
paste0(rep("student",times=3),se) #将两个向量的字符一一拼接
#由于循环补齐，paste0(rep("student"),se)输出同样结果
paste(rep("student"),se,sep = "") #paste0默认连接的字符无间隔，paste可以指定间隔
> b=c("a","e","o");b
[1] "a" "e" "o"
> length(b)
[1] 3
> class(b)
[1] "character"
> se=seq(from=1,to=5,by=2);se #若设置的步长无法到达终点，取到达终点的前一个数
[1] 1 3 5
> #上式可简化为seq(1,5,2)
> se==1 #逐一判断se中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量
[1] TRUE FALSE FALSE
> se %in% c(1,2) #交叉判断se中数据是否为1或2，有则输出T，反之输出F
[1] TRUE FALSE FALSE
> paste0(rep("student",times=3),se) #将两个向量的字符一一拼接
[1] "student1" "student3" "student5"
> #由于循环补齐，paste0(rep("student"),se)输出同样结果
> paste(rep("student"),se,sep = "") #paste0默认连接的字符无间隔，paste可以指定间隔
[1] "student1" "student3" "student5"向量运算的常见函数
> x=c(3,2,3,5)
> max(x) #最大值
[1] 5
> min(x) #最小值
[1] 2
> mean(x) #均值
[1] 3.25
> median(x) #中位数
[1] 3
> var(x) #方差
[1] 1.583333
> sd(x) #标准差
[1] 1.258306
> sum(x) #总和
[1] 13
> unique(x) #去重复，生成一个重复值只取一个的向量
[1] 3 2 5
> duplicated(x) #对应元素是否重复，生成一个等长的逻辑值向量
[1] FALSE FALSE TRUE FALSE
> table(x) #重复值统计，给出重复的元素及重复的次数
x
2 3 5
1 2 1
> sort(x) #默认按从小到大排序，设置decreasing=T反之
[1] 2 3 3 5
> sort(x,decreasing = T)
[1] 5 3 3 2交集、并集、差集函数之后未出现，故仅列出
intersect(x,y)
union(x,y)
setdiff(x,y)
setdiff(y,x)
向量取子集
取子集的方法包括根据逻辑值取子集与根据元素的位置取子集，前者需要生成一个与向量等长的逻辑值，后者需要指定向量中元素的位置，两者格式均为x
x <- 8:12
#根据逻辑值取子集
x[x==10] #中括号内生成了c(F,F,T,F,F)的向量，取出了值为T的数据组成子集
x[x<12]
x[x %in% c(9,13)]
#根据位置取子集，每个向量中的元素根据其在向量的排列顺序具有一个下标，第4个元素的下标是4
x[4] #取出第4个元素
x[2:4] #取出第2-4个元素
x[c(1,5)] #取出第1、5个元素
x[-4] #"-"代表去掉某一个元素，本例为去掉第4个元素
x[-(2:4)] #去掉第2-4个元素
> x <- 8:12
> #根据逻辑值取子集
> x[x==10] #中括号内生成了c(F,F,T,F,F)的向量，取出了值为T的数据组成子集
[1] 10
> x[x<12]
[1] 8 9 10 11
> x[x %in% c(9,13)]
[1] 9
> #根据位置取子集，每个向量中的元素根据其在向量的排列顺序具有一个下标，第4个元素的下标是4
> x[4] #取出第4个元素
[1] 11
> x[2:4] #取出第2-4个元素
[1] 9 10 11
> x[c(1,5)] #取出第1、5个元素
[1] 8 12
> x[-4] #"-"代表去掉某一个元素，本例为去掉第4个元素
[1] 8 9 10 12
> x[-(2:4)] #去掉第2-4个元素
[1] 8 12本文本根据生信技能树资料整理
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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