R语言快速入门上手

导言：

    较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具，但由于课程设计的原因，一直没有空出足够时间来进行学习。最近自从决定本科毕业出来找工作之后，渐渐开始接触大数据行业的技术，现在觉得是时候把R拿下了；用了3天时间，除了对R先有一个大概认识之外，也着手敲指令。由于计算机专业的底子还不错，而且先后接触过不下10种编程语言，感觉R语言入门上手还是挺简单的。下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考，感兴趣的朋友也可逐行敲打测试。

• 1. 介绍变量、顺序结构、分支结构、循环结构、函数使用、获取帮助等知识

 #---这是注释---
 #R变量类型及赋值
 x <- 1.12;print(x)
 y <- c(,,,);print(y)
 z <- c("Dog","Pig","Cat");print(z)
 v <- c(T,F,T,T) print(v)

 "Me" -> I
 "Her" -> H

 #assign赋值函数
 assign("t",);print(t)

 Me <- 'You'
 assign(Me,);print(You)

 #cat()函数多数据输出
 cat("x=",x,"\n")

 #ls()显示当前工作环境所有变量及函数
 ls()
 #ls.str()函数查看当前工作环境变量及函数的详细属性
 ls.str()

 #rm()删除指定变量或函数
 rm(x)
 #rm(list=ls())删除全部，慎用！

 #--------------------------

 #分支语句：if ,else ,ifse
 x <-
 if(x>) print("正数")

 x <-
 if(x==) print("x=1")

 score <-
 if(score >=  ){
     print("A")
 }else if(score >= ){
     print("B")
 }else if(score >= ){
     print("C")
 }else if(score >=){
     print("D")
 }else {
     print("不及格")
 }

 #switch 条件分支，跟C语音类似
 x <-
 switch(x,
     print("Choice 1"),
     print("Choice 2"),
     print("Choice 3")
 )

 #循环语句for,while,repeat
 s <-
 vars <- :
 for(i in vars){
     s <- s+i
 }
 print(s)

 sum <-
 i <-
 while(i<=){
     sum <- sum+i
     i <- i+
 }
 print(sum)

 #-----------------

• 2. 介绍向量、数组、列表、数据框、日期时间等数据结构的基础知识，以及生成这些结构的方法

 #向量
 x0 <- c(,,,,);print(x0)
 x1 <-:;print(x1)

 x2 <-seq(from=,to=);print(x2)

 #seq()修改步长by=
 x3 <- seq(from=,to=,by=);print(x3)
 #seq() 等分为length.out 份
 x4 <- seq(from=,to=,length.out=);print(x4)

 y1 <- rep(,);print(y1)
 y2<-rep("Hey",);print(y2)

 #sample()抽样函数
 y3 <- sample(x=:,size=,replace=F);print(y3)
 y4 <- sample(x=c(,),size=,replace=T);print(y4)

 #正态分布随机函数rnorm()
 z1 <- rnorm(n=);print(z1)
 z2 <- rnorm(n=,mean=,sd=);print(z2)

 #日期标准化转换as.Date()
 D <- "1993-1-01"
 A <- as.Date(D);print(A)

 #一维、多维数组
 t1 <- :
 dim(t1)<-c(,)
 print(t1)

 t2 <-array(rnorm(,,),dim=c(,,))
 print(t2)
 print(length(t2))  #所有元素总数量

 #数据框data.frame
 df <- data.frame(Sname=c("Zhu","Lin","Li"),Sage=c(,,),Ssex=rep("Boy",))
 df
 print(class(df))

 #列表list
 li <- list(Sname=c("Chen","Zhu","Lin","Li"),Sage=c(,,),Ssex=rep("Boy",))
 li
 print(class(li))

 #--------------------

• 3. 介绍R提供了极其灵活的方式，访问、修改、向量、列表、数据框等数据结构，以及R中很多重要、常用的数据分析函数

 #3-1访问向量元素

 x <- :;print(x)
 print(x[])
 print(x[-])
 print(x[:])
 print(x[: * ])
 print(x[c(,,)])
 print(x[x>])
 print(x[x > mean(x)])

 names(x)<-LETTERS[:];print(x)
 print(y["C"])
 View(y)

 #修改指定位置的向量元素值r
 z <- :;print(z)
 z[]<-;print(z)

 z1<-:;print(z1)
 z1<-c(x,,,);print(z1)

 z1[length(z1)+] <- ;print(z1)

 #-----------------------

 #列表list
 li <- list(Sname=c("Chen","Zhu","Lin","Li"),Sage=c(,,),Ssex=rep("Boy",))
 li

 print(li$Sname)
 print(li[[]])
 print(li$Sage[])

 names(li)
 li$SDate <- as.Date(rep("2014-12-12",));
 names(li)

 #在列表任意位置添加一个新元素
 z <- list(Sheight=c(,,,))
 li <- append(li,z,after=)

 names(li)

 #删除列表中的指定项
 li$Sage <-NULL
 names(li)

 #-----------------------
 #矩阵访问

 data(EuStockMarkets)
 print(head(EuStockMarkets))
 print(class(EuStockMarkets))
 print(summary(EuStockMarkets))

 View(EuStockMarkets)

 rowTotal <- rowSums(EuStockMarkets) #矩阵内部必须全数值
 EuStockMarkets <- cbind(EuStockMarkets,rowTotal)
 colTotal <-colSums(EuStockMarkets)
 EuStockMarkets <- rbind(EuStockMarkets,colTotal)

 print(tail(EuStockMarkets))

 #访问数据框
 #数据框data.frame
 df <- data.frame(Sname=c("Zhu","Lin","Li"),Sage=c(,,),Ssex=rep("Boy",))
 df
 print(df[,])  #访问第一行
 print(df[,])  #访问第二列

 print(df$Sname)

 #当需要频繁访问某一个数据框时，可以使用attach()加载到搜索框

 attach(df)

 print(Sage)
 print(Sname)
 print(Ssex)
 detach(df)
 ls()

 #-------------------------

 #- R语言基本分析函数
 ls.str()

 x<-:
 #查找最大、最小及平均值
 #print(which,max(x))
 #print(which,min(x))

 print(mean(x))
 print(max(x))
 print(min(x))

 w <- c(,,,,,,,,)
 print(sort(w))
 print(sort(w,decreasing=T))  #降序排列

 #日期字符串向量
 szDate <-c("2014-3-18","2014-03-1","2014-01-01","2013-01-02","2011-04-14")
 t <- as.Date(szDate)
 t <- sort(t);print(t)

 #反序排序rev()函数
 x <- c(,,,,,,,,)
 print(x);print(rev(x))

 print(t);print(rev(t))

 #获取‘游程’信息rle()
 x1 <- c(,-,,,-,-,,,,,,)
 y1 <- rle(x1)
 print(mode(y1))
 str(y1)

 x2 <- rnorm(,,)
 print(x2)
 breaks <- c(-,-,,,)
 y2 <- cut(x2,breaks)
 print(summary(y2))

 #match() 匹配函数
 x3 <- c(,,,,,,)
 print(match(x,))
 print(match(x,c(,)))

 #计算组合数、排列数
 print(choose(,))
 print(choose(,))
 print(factorial())
 print(factorial())

 #符号函数sign(),只有1，-，
 cat("sign（）函数运算结果：",sign(),",",sign(2.13),",",sign(-1.2),"\n",sep="")

 x4 <- c(,,NA,,,,,NA,,)
 y4 <- na.omit(x4);print(y4)

 dim(x4)<-c(,)
 print(x4)
 print(na.omit(x4))

 x4 <- c(,,NA,,,,,NA,,)
 y4 <- na.omit(x4);print(y4)
 #检测数据是否包含NA
 na.fail(x4);
 na.fail(y4);

 #去除重复数据
 x4 <- c(,,NA,,,,,NA,,)
 print(unique(x4))

 #subset（）子数据集筛选函数
 v1 <- subset(airquality, Temp > , select = c(Ozone, Temp))
 v2 <- subset(airquality, Day == , select = -Temp)
 v3 = subset(airquality, select = Ozone:Wind)
 #查看数据
 head(v3)

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结语：

      怎么样？是不是很easy!当然，这只是R语言入门上手的第一part,后续有待更新。。。