21、R语言基础与多元数据分析全解析

R语言基础与多元数据分析全解析

1. 重要的R函数介绍

在R语言中，有许多内置函数能极大提高数据处理效率，避免使用循环，使代码更简洁快速，尤其在处理大数据集时效果显著。

1.1 apply()及相关函数

apply() 函数可将指定函数应用于矩阵或列表中的多个值，根据 margin 参数可对行、列或两者进行操作。以下是示例代码：

X <- read.table("http://www.bixsolutions.net/profiles.csv", sep=",", header=TRUE)
print(X)
# 计算矩阵所有值的总和
print(sum(X))
# 计算每行的总和
print(apply(X, 1, sum))
# 计算每列的总和
print(apply(X, 2, sum))

除了 apply() ，还有 lapply() 、 sapply() 、 vapply() 和 replicate() 等函数，它们功能类似，但针对不同使用场景进行了优化，可通过R帮助系统查看详细信息。

1.2 sample()函数

在统计分析中，常需从列表中随机选择子集， sample() 函数可从向量中随机选择指定数量的元素，可根据特定概率分布选择，还能设置是否允许重复选择。示例如下： <