R语言基础包：
base, stats
环境设置
| 函数 |
说明 |
| options(…) |
显示或设置当前选项(digits,encoding,…) |
| memory.limit(size=NA) |
内存信息 |
| source()/sink() |
加载/输出R脚本 |
| quit()/q() |
退出R |
| 函数 |
说明 |
| install.package(“pkg”) |
安装包 |
| devtools::install_github(“pkg”) |
安装github开发版包 |
| library(pkg, warn.conflicts = TRUE) |
加载包 |
| detach(“package:pkg”) |
移除加载的包 |
| (.packages()) |
展示加载的包 |
installr::updateR() |
更新R（复制包）
或者将老版本的R包复制到新版本后，update.packages()
|
| help(package=”pkg”) |
展示包的信息 |
| update.packages() |
更新包 |
| remove.packages(pkgs, lib) |
卸载包 |
if(!require(“installr”))
install.packages(‘installr’)
library(“installr”) |
安装并加载 |
输入输出
| 函数 |
说明 |
| edit(x),fix(x),pico(x) |
输入 |
| print(…),cat(…) |
输出 |
| save(objects,file=”.RData”) |
保存 |
| load(file) |
|
| format(x, digits) |
有效数字 |
| format(x, format = “”) |
日期格式 |
| iconv(x，encoding) |
字符串编码转换 |
文件操作
| 函数 |
说明 |
| system.file() |
获取系统文件路径 |
| getwd(),setwd() |
获得/设置工作路径 |
| dir.create() |
创建新目录 |
list.files(path,pattern=NULL,
all.files = FALSE,
full.names = FALSE) |
path列出文件名,pattern筛选文件
all.files是否子文件夹下的全部文件
full.names是否输出文件名包含路径全称 |
| choose.dir(default = “”,caption) |
交互式选择文件夹 |
| choose.files(default = “”,caption,multi = TRUE, filters = Filters) |
交互式选择文件，multi:复选,filters:文件过滤向量 |
| menu(choices, graphics = FALSE, title = NULL) |
菜单交互函数 |
| winDialog(type =“yesno”,message) |
type in c(“ok”, “okcancel”, “yesno”, “yesnocancel”) |
进度条
| 函数 |
说明 |
| txtProgressBar(min=0,max=1,initial=0,char ="=",width=NA,style=1) |
初始化文本进度条
参数: 进度最小值,最大值,初始值,文本,宽度,格式(1,2:支持换行,3:进度值) |
| setTxtProgressBar(pb, value) |
加载进度条,value进度值 |
| winProgressBar(title,label,min, max, initial, width) |
win进度条 |
| setWinProgressBar(pb, value, title = NULL, label = NULL) |
|
| close(con,…) |
关闭进度条 |
数据创建
| 函数 |
说明 |
| c(…); list(…) |
向量 |
| matrix(data, nrow, ncol, byrow = FALSE,dimnames=list(rownames,colnames)) |
矩阵 |
| array(data, dim, dimnames) |
数组 |
| data.frame(col1,col2,col3,…, row.names) |
数据框 |
| factor(x, levels, labels, ordered) |
sex<-factor(sex,levels=c(1,2),labels=c("Male","Female")) |
| seq(from = 1, to = 1, by) |
等差数列 |
rep(x,…)
rep(c("character","integer","numberic"),c(4,1,2))
|
times每个元素重复的次数
length.out期望长度,each |
数据选取及数据信息
| 函数 |
说明 |
| str(),summary() |
概要 |
x[-(1:n)]
x[‘rows’,‘cols’] |
索引和切片 |
x$name
x[x>3]
x[x %in% c(…)] |
索引和切片 |
| head(x,n),tail(x,n) |
|
| dim(x), dimnames(x), names(x) |
信息 |
| nrow(),ncol(x), length(x) |
行数，列数，长度 |
| which.max(), which.min(), which() |
返回索引 |
| cut(x,breaks,labels = NULL,right,ordered) |
返回切割而后的factor
breaks切割点向量或切割间隔数,right是否右开区间,ordered是否有序 |
列联表
| 函数 |
说明 |
| table(var1, var2,…,useNA=“no”) |
useNA in c(“no”, “ifany”, “always”) |
| prop.table(x, margin) |
小数比例的形式 |
| xtabs(formula=~., data) |
formula:var~var+var+…
左边为要透视的值(默认sum函数,左边缺失时计数)，右边为列联表的维度 |
| ftable(table) |
将多维table对象转为二维table(data.frame) |
| xtabs(mpg+cyl~am+gear,mtcars)%>%ftable() |
|
内置常量
| 函数 |
说明 |
| NA,NULL |
缺失值 |
| Inf/-Inf |
无穷 |
| pi |
|
| as.roman(x) |
罗马数字 |
| month.abb, month.name |
月份 |
| letters, LETTERS |
大小写字母 |
数学
| 函数 |
说明 |
ˆ, %%, %/% |
求幂(**)，求余数(mod)，整除 |
| sign() |
提取正负(1,0,-1) |
| log(x, base),exp(x) |
|
| round(x, digits = 0) |
四舍五入 |
| signif(x, digits = 6) |
有效数字 |
| trunc(x) |
取整 |
| ceiling(x) |
天花板 |
| floor(x) |
地板 |
| max,min,median,mean(x,trim=0,na.rm=FALSE) |
|
| range,IQR |
极差,四分位距 |
| quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25)) |
百分位数 |
| abs,sqrt |
|
| sum,prod |
|
| rank(x, na.last = TRUE,ties.method = c(“average”, “first”, “last”, “random”, “max”, “min”)) |
na.last：NA排名处置方式 |
| diff |
差分 |
| cum_sum |
返回向量x[i]=sum{x[1]:x[i]} |
| cum_prod |
|
| scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) |
|
| combn(x, m, FUN = NULL) |
x中m个元素的所有(统计)组合 |
Matrix包中的函数使得R可以处理高密度矩阵或稀疏矩阵。可以高效的访问BLAS（Basic Linear Algebra Subroutines）、Lapack（密集矩阵） 、TAUCS（稀疏矩阵）和UMFPACK（稀疏 矩阵） 。
矩阵运算
| 运算符或函数 |
描 述 |
+ - * / ^ |
分别是逐个元素的加、减、乘、除和幂运算 |
| A %*% B |
矩阵乘法 |
| A %o% B |
外积：AB |
| cbind(A, B, …) |
横向合并矩阵或向量 |
| chol(A) |
A的Choleski分解。若R <- chol(A)，那么chol(A)包含上三角因子，即R’R=A |
| colMeans(A) |
返回A的列均值组成的向量 |
| crossprod(A) |
返回A’A |
| crossprod(A, B) |
返回A’B |
| colSums(A) |
返回A的列总和组成的向量 |
| diag(A) |
返回主对角元素组成的向量 |
| diag(x) |
用x中元素作为主对角元素创建对角矩阵 |
| diag(k) |
如果k是标量，就创建k × k的单位矩阵 |
| eigen(A) |
A的特征值和特征向量。若y <- eigen(A)，那么：
y$val是A的特征值
y$vec是A的特征向量 |
| ginv(A) |
A的Moore-Penrose广义逆（需要MASS包） |
| qr(A) |
A的QR分解。若 y <- qr(A)，那么： y$qr的上三角是分解结果，下三角是分解的信息
y$rank是A的秩
y$qraux是Q的附加信息向量
y$pivot是所使用的主元素选择策略 |
| rbind(A, B, …) |
纵向合并矩阵或向量 |
| rowMeans(A) |
返回A的行均值组成的向量 |
| rowSums(A) |
返回A的行总和组成的向量 |
| solve(A, b) |
求解方程b = Ax中的向量x |
| svd(A) |
A的奇异值分解。若 y <- svd(A)，那么：
y$d是A的奇异值组成的向量
y$u是矩阵且每一列都是A的左奇异向量
y$v是矩阵且每一列都是A的右奇异向量 |
| t(A) |
A的转置 |
模型
| 函数 |
说明 |
| var,sd,cov |
|
| cor(x, y = NULL, use = “everything”,method = “pearson”) |
data%>%cor%>%symnum(相关系数矩阵可视化)
method in c(‘person’,‘spearman’,‘kendall’) |
| cor.test |
相关性检验 |
| anova |
单因素方差分析 |
| ancova |
单因素协方差分析 |
| lm/glm |
线性回归 |
| aov |
方差分析模型 |
其他函数
| 函数 |
说明 |
| Sys.sleep(seconds) |
|
| system.time(expr) |
|
| expression(expr) |
创建表达式 |
| eval(expr) |
在指定的环境下运行表达式 |
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