r语言查找是否存在空值_123.R简介和统计绘图-优快云博客

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本文介绍R语言的统计分析能力和绘图实战，包括R的优势与缺点，R包的安装，以及数据类型、读写操作。通过实例演示了t-test、ANOVA和箱线图的使用，适合初学者学习。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

123R简介和统计绘图

本节作者：刘永鑫中国科学院遗传与发育生物学研究所；陈同中国中医科学院

版本1.0.2，更新日期：2020年8月31日

本项目永久地址：https://github.com/YongxinLiu/MicrobiomeStatPlot ，本节目录 123R，包含R markdown(*.Rmd)、Word(*.docx)文档、测试数据和结果图表，欢迎广大同行帮忙审核校对、并提修改意见。提交反馈的三种方式：1. 公众号文章下方留言；2. 下载Word文档使用审阅模式修改和批注后，发送至微信(meta-genomics)或邮件(metagenome@126.com)；3. 在Github中的Rmd文档直接修改并提交Issue。审稿人请在创作者登记表 https://www.kdocs.cn/l/c7CGfv9Xc 中记录个人信息、时间和贡献，以免专著发表时遗漏。

本文教程的源代码见123R简介和统计绘图.Rmd，实战代码详见R.Rmd。

为什么要学习R

图. R常用图形 https://www.r-graph-gallery.com/

为什么选择R？

多领域的资源， CRAN收录16170个R包 (20年9月1日)，涵盖了统计学、经济学、生态学、进化生物学、生物信息学、物理、化学等多学科。
跨平台， R可在多个主流操作系统下运行，包括Windows、MacOS和Linux。
命令行驱动 R即时解释，输入命令，即可获得相应的结果，满足在绘图中及时修改的需要。

R语言优势

统计分析能力突出，部分统计功能整合在R语言的底层，但大多数数据分析和可视化功能则以包(packages)的形式提供，资源极其丰富
R具有强大的数据可视化能力，高质量的图像输出工具以及多种现代绘图系统：
如grid， lattice， ggplot2等
扩展和开发能力，在R中可使用简洁的方式编写新的统计方法，甚至整合进其他语言编写的应用程序内。
也可以编制自己的函数，或制作独立的统计分析包，快速实现新算法
灵活，作为一种平台，方便与其他工具整合，实现数据分析流程化
自由、免费、源代码开放，与多数商业统计软件相比，R是完全免费的，它囊括了在其他软件中尚不可用的且先进的统计计算例程(类似于函数，但含义更为丰富，如API接口)，是一个可进行交互式数据分析和探索的高自由度平台

R语言缺点

学习曲线陡峭：
因为其功能丰富，导致对应帮助文件较多，而由独立贡献者编写的部分模块则较零散难以完全掌握，初学者刚开始与代码打交道，需要记住大量常用命令，无疑提高学习难度。
需要大量计算资源：
所有的待处理数据通常需要全部读入内存后才能处理，因此不适合分析超大规模的数据。
运行速度稍慢：
即时编译，效率约相当于C语言的1/20。

R排名

图. R语言世界使用率2020年8月排名 https://www.tiobe.com/tiobe-index/

目前R语言是世界上最受欢迎的10大语言之一。而且近些年始终处于上升阶段，截止2020年8月位于用户使用率榜单的第8位，较去年同期使用人数近乎翻倍。特别是在生命科学领域，被认为是使用频率最高的语言。其用户主要集中于专业领域，目前在移动设备、网页中使用率较低，但随着云端计算平台的发展，便携式移动端也是R未来的发展方向。