R的介绍
R的简介
R是一种编程语言，是可以用来进行统计计算和绘图的免费软件。
R的优势
有一些文章介绍了R的优势，如：Why I use R for Data Science - An Ode to
R；6 REASONS
TO LEARN R FOR
BUSINESS。不过对我来说，主要的优势还是以下几个：
-
免费；
-
无需太多的编程知识（在
tidyverse等包的帮助下，即便没有正式的计算机科学或软件工程训练也能比较容易地上手）； -
RStudio这个IDE（Integrated Development
Environment，集成开发环境）非常好用；
R的学习方法
- 直接学习
tidyverse，参考：
Don't teach built-in plotting to beginners (teach
ggplot2)：
Teach the tidyverse to
beginners；
Don't teach students the hard way
first；
研究生阶段，同学曾给我一份代码，包括以下部分：
mean.matrix = tapply(datafile$depvar0, list(datafile$pp, datafile$condition), mean, na.rm = T)
sd.matrix = tapply(datafile$depvar0, list(datafile$pp, datafile$condition), sd, na.rm = T)
for(i in 1: nrow(datafile)){
datafile$zscore[i] = (datafile$depvar0[i] - mean.matrix[datafile$pp[i],datafile$condition[i]]) / sd.matrix[datafile$pp[i],datafile$condition[i]]
}
datafile <- datafile[abs(datafile$zscore) < 3,]
datafile <- na.omit(datafile)
datafile[order(-datafile$zscore),]
我问清楚她要干什么之后，改成了tidyverse化的代码：
group_by(pp, condition) %>%
filter(near(depvar0, mean(depvar0), sd(depvar0) * 3)) %>%
ungroup()
如果没有tidyverse，我可能就不会学R了；
-
尝试写与R有关的博客，参考：
Blog about something you just
learned； -
研究专家的代码，参考：
HOW TO LEARN R, PART 1: LEARN FROM A MASTER DATA SCIENTIST'S
CODE； -
听取大牛的建议，参考：
Advice to Young (and Old) Programmers: A Conversation with Hadley
Wickham； -
学习路径，参考：
LeaRning Path on R – Step by Step Guide to Learn Data Science on
R
R及RStudio的安装
R的安装
进入CRAN，点击左上角图标下的镜像，也就是Mirrors：
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下拉寻找离自己较近的镜像，我一般就用China下的第一个，清华的：
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根据自己的电脑系统点击不同的Download R for xxxxxx：
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点击install R for the first time，然后就会开始下载了：
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把下载好的安装包装上，所有选项都默认吧。装好R后，还需要把RStudio装上，才能用得更舒服。
RStudio的安装
点击该链接，选择适合自己电脑系统的安装包进行下载；
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把安装包装上，同样，还是都选默认选项吧。最好把安装路径记下来，因为RStudio似乎不会自动生成桌面的快捷方式，需要你自己去把快捷方式弄到桌面上；双击图标进入RStudio，然后就可以愉快地使用R了。
RStudio的界面
首次进入RStudio，一般会是下面这样的界面：
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点击左上角的file，然后选择New File -> R
Script，可以创建脚本编辑器，大部分工作都将在这里进行：
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左下方包括Console窗口和Terminal窗口，如果使用了R Markdown，还会有一个R
Markdown窗口。Console中可以输入简单的代码，及显示代码运行的记录，左侧那个大于号叫prompt（提示符）。Terminal应该就是一个cmd，如果在这里输入notepad，就能打开记事本。
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右上方包括Environment、History和Connections，如果使用了Version
Control（版本控制），还会有一个Git窗口。Environment中列出了当前程序生成的Objects（对象），History中可以查看代码的运行历史，而Connections可以用来跟数据库或Spark进行连接：
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右下方包括Files、Plots、Packages、Help和Viewer五个窗口。Files窗口中列出了当前文件夹下的文件，Plots窗口用来呈现通过程序所绘制的图，Packages窗口中列出了当前电脑中已安装的R包，Help窗口中可以查看帮助文档，而Viewer窗口中可以查看程序生成的网页：
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