R语言函数总结

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本文总结了R语言的几个核心函数,包括subset用于筛选数据,aggregate用于分组计算,以及merge用于数据框合并。通过示例代码展示了如何使用这些函数进行数据处理,帮助R语言学习者提升效率。

R语言函数总结

R语言是一种广泛使用的数据分析和统计建模工具,提供了许多内置函数来处理和操作数据。本文将介绍几个常用的R语言函数,并提供相应的源代码示例。

  1. subset函数:

subset函数用于从数据框中选择满足特定条件的观测值。它的基本语法如下:

subset(data, subset, select)

其中,data是要进行子集操作的数据框,subset是一个逻辑表达式,用于指定选择观测值的条件,select是一个可选参数,用于指定要选择的列。

示例代码:

# 创建一个数据框
data <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David"),
  age = c(25, 30, 35, 40),
  gender = c("Female", "Male", "Male", "Male")
)

# 使用subset函数选择年龄大于30的观测值
subset_data <- subset(data, age > 30)

# 输出结果
print(subset_data)

输出结果:

     name age gender
3 Charlie  35   Male
4   David  40   Male
  1. aggregate函数:
### R语言常用函数总结与列表 R语言作为一门强大的统计编程语言,其功能的实现离不开各种内置函数的支持。以下是对R语言中常用函数的总结和分类[^1]。 #### 1. 数据操作类函数 - **c()**: 合并向量元素。 - **seq()**: 创建等差数列。 - **rep()**: 复制向量元素。 - **length()**: 返回向量长度。 - **dim()**: 设置或获取矩阵/数据框的维度。 - **cbind() / rbind()**: 按列或按行合并矩阵/数据框。 - **match()**: 匹配两个向量,返回匹配位置的下标值[^3]。 #### 2. 统计分布类函数 R语言提供了丰富的统计分布函数,每种分布都有四个相关函数:密度函数(d)、分布函数(p)、分位数函数(q)和随机数生成函数(r)。例如: - 正态分布:`dnorm`, `pnorm`, `qnorm`, `rnorm` - 均匀分布:`dunif`, `punif`, `qunif`, `runif` - 二项分布:`dbinom`, `pbinom`, `qbinom`, `rbinom` 完整分布列表可参考官方文档或帮助文件[^2]。 #### 3. 数据处理类函数 - **sort()**: 对向量进行排序。 - **order()**: 返回排序后的索引。 - **unique()**: 提取向量中的唯一值。 - **table()**: 创建频数表。 - **aggregate()**: 对数据框进行分组汇总。 - **merge()**: 合并两个数据框。 #### 4. 字符串操作类函数 - **paste()**: 连接字符串。 - **substr()**: 提取子字符串。 - **nchar()**: 获取字符串长度。 - **grep()**: 查找符合正则表达式的字符串。 - **strsplit()**: 分割字符串。 #### 5. 文件读写类函数 - **read.csv()**: 读取CSV文件。 - **write.csv()**: 写入CSV文件。 - **source()**: 执行外部脚本。 - **save()**: 保存工作区对象。 - **load()**: 加载保存的工作区对象。 #### 6. 图形绘制类函数 - **plot()**: 绘制散点图或折线图。 - **hist()**: 绘制直方图。 - **boxplot()**: 绘制箱线图。 - **barplot()**: 绘制条形图。 - **lines()**: 在现有图形上添加线条。 - **points()**: 在现有图形上添加点。 #### 7. 控制流类函数 - **if() / else()**: 条件判断。 - **for()**: 循环结构。 - **while()**: 循环结构。 - **repeat()**: 无限循环。 - **break / next**: 跳出或跳过循环。 #### 8. 其他实用函数 - **set.seed()**: 设置随机数种子。 - **Sys.time()**: 获取当前系统时间。 - **system.time()**: 测量代码运行时间。 - **help() / ?**: 查看帮助文档。 ```r # 示例代码:使用部分常用函数 x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- sort(x, decreasing = TRUE) # 排序 z <- rep(y, times = 2) # 复制 mean(z) # 计算均值 ``` ### 注意事项 学习R语言时,除了掌握上述常用函数外,还需要熟悉帮助文档的使用方法。通过`?function_name`或`help(function_name)`可以快速查阅函数的具体用法和参数说明。
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