R数据分析

2023-05-16

R数据分析

集成开发环境

●集成开发环境(Integrated Development Environment, IDE),是一个集代码编辑器、调试器、图形用户界面等一系列工具为一体的应用程序
●许多优秀的IDE都将开发所需的主要功能集成在一个桌面环境中,大大提高了生产效率
●使用IDE的优点包括:

  1. 节省时间和精力
  2. 统一代码标准
  3. 完善的调试环境

R软件的下载与安装
1.R官网: https://www.r-project.org/.
2.选择相应的操作系统,如果使用Windows系统,可以点击"Download R for Windows"
3.选择安装风格,建议选择基本安装。
4.点击"Download"下载安装程序。
5.下载好后双击exe文件进行安装,安装好后在“开始”菜单里可以找到R程序,点击即可运行。
R集成开发环境-Rstudio
1.Rstudio官网: https://www.rstudio.com/.
2.选择对应的系统平台进行下载安装
默认情况下窗口被分成如下四个区域:
①代码编辑、数据预览窗口;
②工作空间、命令历史;
③控制台;
④文件浏览、绘图、包管理等。
注意: 一定要先安装R语言软件,后安装RStudio

R数据分析实战

R中安装与使用包

  • R中的包存储在计算机上名为library的目录下
  • 使用函数.libPaths ()可以查看该文件夹在计算机中的具体路径
  • 函数library ()显示已安装的包的列表
  • 函数search ()显示已加载的包的列表

➢install.packages()进行 下载安装

install.packages(“stringr”) #安装 一个用于字符串处理的包

➢包安装后还需要载入到内存才能使用。

library (“stringr”) #载入字符串处理包stringr

➢载入之后就可以直接调用包中定义的函数

str_ length (“Hello R!”)
[1]8

➢载入过多的包会占用内存导致计算机运行变慢。这时可以将不使用的包进行移除。

detach(" package:stringr")

➢卸载包。

remove package( “package:stringr”)

➢安装包的时候速度太慢,或链接错误怎么办?
参考博客:https://blog.csdn.net/AINLearning/article/details/108293809.

R编程入门

基本数据类型
在这里插入图片描述

#基本数据类型
num <-100;num
is. integer (num) #?
is. double (num) #?
typeof (num)
num2 <- 100L
typeof (num2)
is. logical (TRUE)
is. logical (T)
is.logical (5)#?
is.logical (0)#?|
is. character (“R program”)

数据类型转换

逻辑型
整数型
浮点型
字符型

#数据类型转换
logi_vec <- T
typeof (logi_vec)
int_vec <- c (100L,200L)
typeof(int_vec)
double_vec<- c (10,20)
typeof(double_vec)
chr_vec <- c (“伟大的”,“中国人民")
typeof(chr_vec)
typeof(c (logi_vec, int_vec))#?验证逻辑型与整数型
typeof(c(int_vec,double_vec))#?验证整数型与浮点型
typeof(c(double_vec, chr_vec))#?验证浮点型与字符型
typeof(c (logi_vec, int_vec,double_vec, chr_vec))#?验证兼容性最大的字符型
1 == ‘1’#?

#在运算过程中,数据类型自动转换
2* T#?
10 + FALSE #?
exp(F) #?
10 & 0#?
10|0#?.

#使用as***函数强制装换数据类型
as. numeric(F) #?
as.numeric(“1000.01”)
as. numeric(“你好”) #?
as.logical (10)
as.logical (0)
as.logical (-10)
as.logical (“T”)
as.logical (“F”)
as. character (c(T,F,TRUE,FALSE) )
as.character(10.99)

特殊值
最小单元即为向量

#NA,not available,表示缺失 值
a <- 100
a[1] #?
a[2] #?
num_ vec <- c(1,2)
length (num vec) < - 4
num vec
#Inf无穷大
10/0
-10/0
#NaN, not a number,无意义的值
0/0
Inf - Inf
#NULL,表示空数据
num vec1 <- c(1, 5,NaN)
length (num_ vec1)
num
vec2 <- C (1,5, NULL)
length (num_ vec2 )

运算符
在这里插入图片描述

R中的数据结构

➢向量
➢矩阵
➢数组
➢列表
➢数据框
➢因子

向量

  • 创建向量
  • 访问元素
  • 添加元素
  • 删除元素
  • 获取向量长度
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