主要参考b站一个up主基因学苑进行学习
放上链接：R语言入门与数据分析

一、R&Rstudio安装

参考：R与RStudio的安装

R官网：https://www.r-project.org/
RStudio：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

安装过程比较简单，不需要其他设置，一直下一步就可以了。

二、基本操作

1. 设置工作目录R里面各种函数、命令后面都需要加括号

#查看当前目录
>getwd()
#设置工作目录，路径全英文！
>setwd(dir = "xxxxx")
#查看当前目录下文件
>list.files()
>dir()

2. 设置完成后就可以开始工作啦

#比如最简单的计算
>1+2
 [1] 3
#赋值（一般用<-赋值，也可用=，但是不推荐）
>x <- 1
>x
 [1] 1
> sum(1,2,3,4,5)
[1] 15
> y <- sum(1,2,3,4,5)
> y
[1] 15
> z <- mean(1,2,3,4,5)
> z
[1] 1
> ls()
[1] "x" "y" "z"
> ls.str()
x :  num 3
y :  num 15
z :  num 1
> str(x)
 num 3
> ls(all.name = TRUE)
[1] ".Random.seed" "x"            "y"            "z"           
> x
[1] 3
> rm(x)
> x
错误: 找不到对象'x'
#删除所有变量（list函数）
> rm(list = ls())
> history()
> history(25)
>save.image()
>q()

常用快捷键：
alt+shift+k 显示RStudio中所有的快捷操作
esc 中断操作
tab 补齐
Ctrl+向上箭头 列出历史记录
Ctrl+L 清屏

三、下载R包

进入R官网，点击CRAN-Task View
https://cran.r-project.org/

CRAN task view

可以在界面选择你需要的R包进行下载。
如，我选择genetics，点击进去，选择bioconductor

Bioconductor

R包安装有两种方式

• 在线安装（推荐，可解决包与包之间的依赖关系）
• 源代码安装

1. 在线安装
   使用函数：install.packages("")一定要注意R中使用字符串都需要加上引号
   首次使用该函数，不加任何参数，会让你选择镜像站点
   install.packages()

例如，安装vcd（Visualizing Categorical Data）

vcd: Visualizing Categorical Data可视化分类数据
Visualization techniques, data sets, summary and inference procedures aimed particularly at categorical data. Special emphasis is given to highly extensible grid graphics. The package was package was originally inspired by the book "Visualizing Categorical Data" by Michael Friendly and is now the main support package for a new book, "Discrete Data Analysis with R" by Michael Friendly and David Meyer (2015).
参考：https://cran.r-project.org/web/packages/vcd/

>install.packages("vcd")

即可安装

#显示安装包的路径
>.libPaths()
#显示库里有什么包
>library()

libpaths&library.png

2. 源代码安装
   可在Linux系统里面完成
   具体可看11-R包的安装

四、R包的使用

#可使用下面的两种命令加载相关R包
>library(vcd)
>require(vcd)

可使用library(help="vcd")/help(package="vcd")查看帮助文档

libraryhelp.png

左上角的框内所显示的就是vcd的一些基本信息，下面包含了一些内置的数据集（可作为案例来使用，敲出数据集名称便可使用）；还有它的一些是包中的函数，为包中核心内容，可扩展R功能

Arthritis.png

#列出R包中的函数
>ls("package:vcd")
#列出该R包中所包含的数据集
>data(package="vcd")
#移除加载的包，将包移除
>detach("package:vcd")
#删除已安装的包
>remove.package("vcd")

R包的批量移植(换设备时有用）

#查看当前已安装的包
>installed.packages()
#查看第一列（使用下标访问数据框的第一列）
>installed.packages()[,1]
#将所有R包的名字保存在一个文件中
>Rpack <- installed.packages()[,1]
>save(Rpack,file="Rpack.data")
#然后将这个文件移到另一台设备上，使用load函数打开这个文件，存到另外一个变量Rpack中
#使用for循环来安装
>for (i in Rpack) install.packages(i)

五、获取帮助文档

1. 可直接在RStudio的help工具栏获取帮助

2. RStudio帮助窗口中也可获取帮助信息

   
   Reference.png
3. 输入命令

>help.start()/*d
>help(函数名称)
>help(package=包的名称)
>?函数名称
>args(函数名称)
>vignette("名称")

若输入某个包没有显示具体信息，可能是还未载入这个包，需要用到library()来载入这个包

>help.search(heatmap)
>??heatmap
>apropos("")/列出所有包含关键字的内容
>apropos("",mod="function")/只列出函数
>RSiteSearch("matlab")/使用默认浏览器进行搜索

搜索网站：rseek.org但是得保证能成功访问Google