9、R 在日常生活中的应用

R 在日常生活中的应用

1. 引言

数据的处理、排序和展示对于专业工作至关重要。虽然 Excel 能手可以通过点击操作处理数据，但这耗时且不易让新人上手。而使用 R 语言，我们可以通过脚本按照自己的需求处理和报告数据。接下来，我们将探讨数据格式化、操作、排序、过滤以及自定义函数等内容。

2. 数据格式化

有时候数据的格式并不便于使用，可能是从网络抓取的数据，或者有人添加了额外信息使其“更美观”，导致数字无法被正确识别为数字，信息顺序也可能与我们的需求不符。此外，我们可能还需要对数据进行精简、排序和过滤。

2.1 字符串操作

当我们将数据导入 R 时，常常会包含一些不需要的“额外”部分，如空格、文本或符号。例如，在价格后面添加“USD”或前面添加“$”，虽然视觉上有帮助，但 R 无法按我们期望的方式对这些数字进行求和。以下是示例代码：

x <- c("14.95 USD","25.62 USD","35.50 USD");  
y <- c("14.95","25.62","35.50");
sum(as.numeric(y))
sum(as.numeric(x))

第一个求和操作能正常工作，因为 y 变量中的元素能被 R 轻松识别为数字。而 x 变量中的元素末尾都有“USD”，我们可以使用 substr() 函数去除这些字符。 substr(x,1,5) 表示从每个元素的第一个位置开始读取，直到