<- 赋值
<<- 全局变量赋值
getwd（） 显示当前工作目录
setwd(dir = "c:/Users/RNG/Desktop/Rdeta/") 修改默认路径
list.files() 或者dir（） 查看工作目录下的文件
sum(1,2,3,4,5) 求和
mean(1,2,3,4,5) 求平均值
ls() 查看当前已经赋值的变量
ls.str() 列出当前已经赋值的变量的详细信息
rm(x) 删除该变量
rm(list = ls()) 删除所有变量
history() 列出所有历史记录
history(15) 列出最近15条历史记录
save.image() 自动保存
R包的安装
创建镜像下载站点：install.packages()
选择包：install.packages(“vcd”)
.libPaths() 显示库的位置
library() 显示库里面有哪些包
install.packages(c("AER","...")) 一次安装多个包
update.packages() 更新安装的包
R包的使用
library(vcd) 或者 require(vcd)载入包
help(package = "vcd") 列出包的帮助文档
library(help = "vcd") 列出包的简要说明
ls("package:vcd") 列出包中所有包含的函数
data(package = "vcd") 列出包中所有数据集
detach("package:vcd") 移除包
remove.packages("vcd") 删除包
installed.packages() 列出当前环境中所有安装的包
R的帮助
help.start() 调出R的帮助文档
help(sum) 或 ?sum列出该函数的帮助文档
args(plot) 查看该函数的参数
example(mean) 查询该函数的示例
help(package = ggplot2) 查询包的帮助文档；只有先载入包后才能使用help
help.search("heatmap") 本地搜索关键词的帮助
apropos("sum") 列出所有包含关键字的内容
内置数据集
help(package="datasets") 打开内置的数据集dadasets
data() 列出所有数据集的信息，名字，内容
rivers 直接输入数据集的名字就会打开该数据集
在自己命名变量时不要命名为内置数据集的名字，负责内置数据集内容就改变了，若命名了该数据集，则输入
data("rivers")
rivers 就可以重新调出该数据集
help("mtcars") 直接查询该数据集的帮助
state <- data.frame(state.name,state.abb,state.area,state.division,state.region)，给state这个矩阵的每列添加一个列头
class(state) 查询该数据集的类型
heatmap(volcano) 绘制该数据集的热图
data(package="MASS") 列出包所内置的数据集
数据结构
向量
x <- c(1,2,3,4,5) 给x赋值一个向量
c(1:100) 输出1-100的等差数列
seq(from=1,to=100,by=2) 输出自定义差值的向量，by后跟差值
seq(from=1,to=100,length.out=10) length。out控制输出个数
rep(2,5) 生成重复数量，把2重复5次
rep(y,each=5) each表示把y中的每个元素重复5遍
rep(x,each=5,times=2) each和times同时使用时，重复次数为他们的乘积
mode(x) 查询x向量的类型
x[x>3] 从x中取出x》3的值
rep(x,c(2,3,5,6,7)) 用向量控制x里每个元素的重复次数
向量索引
x[1] 访问向量x中的第一个元素
x[-19] 访问x中除了第19个元素之外的元素
x[c(4:18)] 访问x中4-18个元素
y[c(F)] 对向量y进行逻辑为F的索引
y[y>5 & y<9] 输出y》5且《9的元素
"a" %in% z 检测字符串a是否在字符向量z中
names(y) <- c("A","B","C","D","E") 给向量y命名
x[101] <- 101 给原本只有100个元素的x添加一个元素
x[c(102,103)] <- c(102,103) 批量赋值
append(x=y,values = 15486,after = 2) 对y向量的第2个元素后面插入15486
rm(x) 删除x向量
x[100] <- 20 把x中第100个元素替换为20
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