R 笔记

一、R准备

1. getwd()  setwd("d:/") 查看设置工作目录

2. install.packages('lme4') 安装包

library() 查看已安装包

old.packages()    update.packages()  包更新

3.ls()  rm(y)  rm(list=ls()) 查看、删除已有变量

4.数据导入导出

library(foreign)

gss <- read.csv("gssdummy.csv")

write.csv(gss,"gssdummy.csv")

 

 

二、R基础

1.数据类型

①integer 整型  ②character 字符型  ③numeric 数值型（double）  ④logical 逻辑型

2.数据结构 https://www.jianshu.com/p/47f15d41029f

①向量 c()  e.g. id = c(1, 2, 3, 4, 5)  typeof(id) # "double" 向量内须统一数据类型

                 rev(a)将a反序   id[-2] 删第二个元素   n %in% a 判断n是否在a中

②矩阵 matrix()  e.g. x=matrix(c(1:9),ncol=3,nrow=3)   x[1, 2] # 4（一行二列）

                            行列命名 rownames(x)=c("A","B","C")

                            查看维数 dim(x) # 3 3

③数组 array()   e.g. xx = array(1:24, c(3, 4, 2))  维度调整dim(xx) = c(2, 5)

④因子factor() 有level  e.g. a=factor(c('a','b','a')) #[1] a b a Levels: a b

（实际数据以level索引标识 levels “a”,”b”:1 2 1  ※故typeof(a)返回integer）

⑤列表 list() 多个向量的组合（可描述一个表），类似dict  可用lst[[1]]，lst$key索引

                            lst <- lst[-4]  lst$name <- NULL均可用于删除

                            lst$new_name<-c(…) 对list新增内容

                            lst <- c(lst,otherlst) 合并list

                            unlist(lst)将list转为命名向量

⑥数据框 data.frame()  规整的二维表，其中每列为factor

3.table()可用于groupby统计 e.g. t=table(a,g)  #ag为等长factor，返回二维透视表

margin.table(t,1) 只看a的level汇总值

prop.table(t)  prop.table(t,1)  查看百分比

4.length() 查长度，mode() typeof() 查数据类型

5.序列

①seq（本质上产生一个向量）

e.g. 1:1000  5:0  seq(from=1,to=5,length=4)  seq(length=10,from=-2,by=.2)

②rep()产生重复序列 e.g. rep('hi',3)  rep(1:2,3)  rep(1:2,each=3)

③gl() generate levels产生重复factor  e.g. gl(3,2)  # [1] 1 1 2 2 3 3   Levels: 1 2 3

gl(2,3,labels=c('f','m'))  # [1] f f f m m m  Levels: f m

  ④rnorm()按正态分布产生随机序列，默认标准正态 e.g. rnorm(4,mean=10,sd=3)

  ⑤rt()按t分布产生序列 e.g. rt(5,df=10)

  ⑥runif(n,min,max) 按均匀分布产生序列

6.索引  数据位置、TF判断可用于筛选e.g. id = c(1, 2, 3, 4, 5)   id[2:5] # 2 3 4 5   

id[c(F,T,F,T,F,T)] # [1] 2 4 NA    id[id>2] # 3 4 5

7.命名向量（相当于dict）

       e.g. pH <- c(area1=4.5,area2=7,mud=7.3,dam=8.2,middle=6.3)

names(c(…))<-c(…)可对向量命名

8.矩阵变换

cbind() 按列合并矩阵  rbind() 按行合并矩阵

矩阵可直接四则运算 e.g. m*3  m1+m2

t(m)转置   solve(m)计算逆   solve(C, b) 计算Cx=b

m1%*%m2矩阵相乘  m1%x%m2计算kronecker积（包含点乘结果） a %o% b 计算外积

特征值、特征向量计算eigen(m)

det(m)计算行列式    diag(m)提取矩阵对角线或产生向量为对角线的矩阵

9.attach() detach() 将数据结构存于内存（可直接调用各种key）

10.apply(x, Margin=1,FUN=…) 对x（array或matrix）按行/列（Margin）应用FUN函数

lapply(x,FUN=…) 对list、向量等应用函数

 

 

三、统计计算

1.回归 lm(y~x1+x2+x3,data= …)

2.相关性矩阵with(data, cor(cbind(x1, x2, x3))) 

协方差用cov()        ※with表示数据环境

3.sample(x,size, replace=TRUE) 可对x抽样，样本规模为size（replace为T时放回抽样）

set.seed(n)在随机过程运行前运行，标记本次随机过程是几号种子，后面若还需要本次随机结果可再set.seed(n)调取

4.range(x)返回x的最小值、最大值

 

 

四、可视化

1.windows() 开启单独窗口用于展示   box() 给图形加框

2.plot(x,y,type=””,xlab=”…”,ylab=”…”,main=”…”) 画图，xy为坐标点，type选图类型，xlab填标签，main填标题，pch选点形状，axes=F删除坐标系  也可以plot(x~y)

※每次plot刷新展示框，但其他函数可叠加

3.lines(x,y) 用于画线   abline(a,b) 画直线，可用于画坐标轴

e.g. abline(h=seq(0, 1, by=0.1), v=seq(0, 1, by=0.1), col="gray")

4.curve(f,a,b) 画曲线      e.g. curve(x*cos(25/x), 0.01, pi)

ab为定义域，n设置曲线上点数，ann=F删除坐标标签

5.boxplot()箱线图  barplot()条状图  hist()直方图  image()热力图

6.pie(x,labels=c(…),col)画饼图  ※命名向量可直接用pie()  e.g. pie(proportion)

palette()  rainbow(n)  grey(x)  head(colors(), n)可获取一系列颜色

7.par(mfrow=c(x,y)) 将绘图区分为x行y列个区，按行依次绘制

  layout(matrix)将绘图区分区，并按matrix中数字组合

8.text(x,y,c(“…”))在相应坐标显示文字

9.arrow(x0,y0,x1,y1,code= )显示箭头，code选箭头类型

segments(x0,y0,x1,y1)画线段

10.polygon(x,y)多边形绘制，xy为向量标识顶点坐标

e.g. polygon(c(0.2, 0.2, 0.8), c(0.2, 0.8, 0.8))

11.legend(x,y,legend=c(…),lty,pch,col)图例（标签，线型，点形状，颜色）

12.locator(n) 要求点击n次并记录位置(可替换函数参数x,y)  locator()无限次记录位置

13.pairs(~x1+x2+x3,data= )画散点图矩阵

 

 

五、R编程

1. 函数

  e.g. se <- function(x) {

   sumDiffSqr <- sum((x-mean(x))^2)

   n <- length(x)

   return(sqrt(sumDiffSqr/(n-1)))

}

FOO1 <- function(x) {

  if((x - round(x)) != 0){

    cat("x has been coerced into an integer\n")

    x <- as.integer(x)

  }

  if(x>9 | x<1){

    stop("x must be an integer between 1 and 9")

  } else{

    for(i in 1:9) {

        res <- x*i

        cat(x,'*',i,'=',res,'\n')

    }

  }

}

2.switch

e.g. convert2meters <- function(x,

    units=c("inches", "feet", "yards", "miles")) {

    units <- match.arg(units)

    switch(units,

        inches = x * 0.0254,

        feet = x * 0.3048,

        yards = x * 0.9144,

        miles = x * 1609.344)

}

3. iteration

  ①for(i in 1:n){……}

  ②while (i<=n){……}

  ③repeat {…… break}

4.ifelse{ x[i]==value, 1, 0} 快速判断