R语言函数化学习笔记3
R语言函数化学习笔记3
R语言常用的一些命令函数
1.getwd()查看当前R的工作目录
2.setwd()修改当前工作目录
3.str()可以输出指定对象的结构(类型,位置等),同理还有class():返回对象的类型和typeof():返回对象的低级内部类型
4. install.packages("包名”),github上面也可以下载,好像是用devtools这个包,先加载哈
5. update.packages(“包名”) 更新包
6.library(包)使用包中的函数,library()换句话说就是加载包
require()函数的作用几乎等同与library(),但是require()加载了没有安装的包的时候,不会报错
但是如果只是用包中的某一个函数,不加载包的话就是::这个符号
例如
library(moments)
skewness(x)
等价于
moments::skewness(x)
两种方法返回的结果相同,但是工作原理不太同,详解略
7. search()查询当前加载了多少包
8.检查扩展包是否已经安装的时候,可以用下面的
installed.packages()
dim():可以展示变量的维度,也可以指定变量的维度
常见的逻辑运算符:
&向量化的and,必须同时满足则为true
| or 满足一个即为true
&& 单变量的and 同时满足即为true
|| 单变量的or 满足一个即为true
! not 意为非,就是我们常见的取反
%in% in 一般用来检验是否存在,判断前面的对象是否在后面的容器中
以上变量均返回逻辑值TRUE和false
常见的逻辑函数
1.聚合逻辑函数
最常见的两个逻辑函数是any()和all,只要给定逻辑向量的任何一个(至少一个)元素是true,函数any()就返回true,否则返回false,只有给定的函数都是TRUE,函数all()才会返回TRUE,否则返回false
这两个函数有一个共同点,它们只返回单个True或这false的值,不会返回多元素逻辑向量
which()函数
应该是用来查询,满足指定条件的(我到时候用用)
缺失值处理
一般我常用的处理缺失值的方式是,忽略掉缺失值,比如,在读入数据之前先直接在excel表中删除,或者读入数据的之后,在调用函数的时候指定na.rm=TRUE,可以直接忽略掉所有的缺失值
然后使用anyNA()函数查看数据中是否含有缺失值即可
lapply()
举个demo
> len<-c(3,4,5)
> x<-list()
> for (i in 1:3){
+ x[[i]]<-rnorm(len[i])
+ }
> x
[[1]]
[1] -0.2491907 -0.9957987 -1.0399550
[[2]]
[1] -0.01798024 -0.13217513 -2.54934277 1.04057346
[[3]]
[1] 0.2497257 2.4162074 0.6851982 -0.4469593 2.7973911
等价于
> lapply(len, rnorm)
[[1]]
[1] 2.832226 -1.218712 0.469032
[[2]]
[1] -0.2112469 0.1870511 0.2275427 -1.2619005
[[3]]
[1] 0.2855896 1.7492474 -0.1640900 -0.1629267 1.3985720
详细用法:
它接收一个向量和一个函数作为参数
lapply(向量\列表,函数)
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