R语言傻瓜教程——1基础

R语言傻瓜教程1基础R语言是一个强大的统计分析工具，也是数据科学领域使用最广泛的编程语言之一、本教程将为您提供R语言的基础知识和操作技巧，适合初学者快速入门。

1. 安装R和RStudio2.R语言基本语法R语言的基本语法与其他编程语言类似，包括赋值、运算符、条件语句和循环等基本操作。

下面是一些常用的语法示例：-赋值操作：使用符号“<-”或“=”进行赋值，例如x<-5或x=5-运算符：包括加法“+”，减法“-”，乘法“*”，除法“/”，幂运算“^”，取余运算“%%”等。

- 条件语句：使用if-else语句进行条件判断，例如if (x > 5) {print("大于5")} else {print("小于等于5")}。

- 循环：使用for循环或while循环进行重复操作，例如for (i in 1:5) {print(i)}。

3.基本数据类型R语言中有多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、向量、矩阵、数据框等。

下面是一些常见的数据类型及其操作：-数值型：表示数值数据，可以进行各种数学运算，例如x<-5- 字符型：表示字符串，使用单引号或双引号括起来，例如x <- "Hello World"。

-逻辑型：表示真假值，只有TRUE和FALSE两个取值，用于逻辑判断，例如x<-TRUE。

-向量：表示一维数组，可以包含多个元素，使用c(函数创建，例如x<-c(1,2,3,4,5)。

- 矩阵：表示二维数组，可以进行矩阵运算，例如x <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)。

- 数据框：表示表格型数据，类似于Excel的表格，可以进行数据处理和分析，例如x <- data.frame(name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), age = c(20, 25, 30))。

R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。

本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。

第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。

R编程笔记一、R数据结构在R中，我们一直都在与对象（object）打交道。

1.存储类型（mode）实数型（real）：整数（integer）、单精度（single）、双精度（double）虚数型（complex）：如9 + 11i字符型（character, string）：如"hello"（单双引号都行）逻辑型（logical）：TRUE, FALSE （简写T, F）函数（function）表达式（expression）2. 结构化数据向量（vector）：一列数值或字符矩阵（matrix）：m行×n列（各列之间类型都相同）数据框（data frame）：类似矩阵，但每一列的数据类型可以不同数组（array）：多维度（不是多变量）列表（list）：有诸多成员杂合在一起，这些成员可以是任意类型，甚至是list本身（及其灵活的数据类型）因子（factor）：分类变量时间序列（ts）：时间序列数据使用变量的时候要特别注意，R对大小写敏感！3.产生数据3.1 简单的规则序列> 1:10 # 井号是R的注释符号[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> 10:1[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1> seq(1, 10, 0.5) # 等差数列[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5[11] 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0>rep(2, 5) # 重复相同的对象[1] 2 2 2 2 2> rep(1:3, times = 3) # 观察与下例的不同[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3> rep(1:3, each = 3)[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3> rep(1:3, 1:3)[1] 1 2 2 3 3 33.2产生结构化数据向量很容易用函数c()产生：> x = c(9, 1, 1)> x[1] 9 1 1> (x = c('Xie', 'Yi', 'Hui')) # 为什么用括号☺？？？？？？[1] "Xie" "Yi" "Hui"矩阵用matrix()产生：> matrix(1:10, 2) # 注意：默认按列排列[,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9> matrix(1:10, nrow = 2, ncol = 5, byrow = T)[,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 2 3 4 5[2,] 6 7 8 9 10数据框用data.frame()产生> x = data.frame(1:5, 4:8) # 把若干个向量合成数据框> xX1.5 X4.81 142 2 53 3 64 4 75 5 8> x = cbind(x, c('A', 'B', 'C', 'D', 'E')) # 绑上一列字符（按列组合，rbind为按行组合）> xX1.5 X4.8 c("A", "B", "C", "D", "E")1 14 A2 2 5 B3 3 6 C4 4 7 D5 5 8 E>dimnames(x) # 看一下x的行列名[[1]][1] "1" "2" "3" "4" "5"[[2]][1] "X1.5"[2] "X4.8"[3] "c(\"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\")"> colnames(x) # 只看列名[1] "X1.5"[2] "X4.8"[3] "c(\"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\")"> colnames(x) = c('X1', 'X2', 'X3') # 改列名> x # 这样看起来就舒服多了X1 X2 X31 1 4 A2 2 5 B3 3 6 C4 4 7 D5 5 8 E因子用factor()产生列表用list()产生时间序列用ts()产生3.3外部读入数据剪贴板（clipboard），或者SQL、Access数据库（RODBC包）等例：D:\x.txt文件"V1" "V2" "V3" "V4" "V5"1 1 5 9 13 17> x = read.table('d:\\x.txt', header = T)> xV1 V2 V3 V4 V51 1 5 9 13 172 2 6 1014 184.运算4.1算术运算：+, -, *, /, %%（余数）, %/%（整数商）, ^（乘方）> 5%%2[1] 1> 5%/%2[1] 24.2逻辑运算：&, |, !（且、或、非）；>, <, >=, <=, =="<-"是赋值符号，x<-9与x=9等价！小于负数加上空格x< -9或者x<(-9)> 1 == T[1] TRUE> 2 == T[1] FALSE> 0 == F[1] TRUE> 1:10 > 5[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE5. 下标的使用向量、因子、时间序列x[i]；矩阵、数据框x[i, j] x[i, ] x[, j]；数组就是根据维度多打几个逗号而已x[i, j, k, …]；列表要用双重中括号x[[i]]。

r语言菜鸟教程r语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。

它提供了许多强大的功能和包，使得数据处理变得更加简单和高效。

R语言的安装非常简单，只需从官方网站下载并按照指示进行安装即可。

安装完成后，就可以开始编写R代码了。

R语言中最基本的数据结构是向量（Vector）。

向量可以存储数值、字符、逻辑值等不同类型的数据。

我们可以使用c()函数来创建向量，如下所示：```num_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 创建数值型向量char_vector <- c("a", "b", "c", "d", "e") # 创建字符型向量logical_vector <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE) # 创建逻辑型向量```除了向量，R语言还有其他的数据结构，如矩阵（Matrix）、数组（Array）、数据框（Data Frame）等。

这些数据结构可以用于存储和处理更复杂的数据。

R语言提供了丰富的函数和运算符来进行数据操作和统计分析。

例如，我们可以使用sum()函数计算向量中所有元素的和，使用mean()函数计算向量的平均值，使用sd()函数计算向量的标准差等。

除了内置的函数，R语言还支持用户自定义函数。

我们可以使用function关键字定义函数，并在需要时调用它们。

例如，下面是一个计算两个数之和的函数的定义和调用：```sum_numbers <- function(a, b) {result <- a + breturn(result)}sum_result <- sum_numbers(5, 3)```R语言的另一个重要特点是它的图形功能。

我们可以使用R语言的图形包（如ggplot2、plotly等）来创建各种类型的图表，如散点图、柱状图、饼图等。

r语言入门教程R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。

它具有丰富的数据处理和可视化功能，是许多数据科学家和统计学家的首选工具之一。

R语言的基本语法与其他编程语言有些不同，但学习起来并不困难。

以下是一些入门级别的R语言基础知识，帮助你开始使用R进行数据分析和可视化。

1. 安装R和RStudio：首先，你需要下载并安装R语言。

然后，建议安装RStudio，它是一个集成开发环境，可以更好地管理和组织你的R代码和数据。

2. 使用RStudio：当你打开RStudio时，你会看到几个窗口，包括代码编辑器和R控制台。

在代码编辑器中编写代码，然后按下Ctrl + Enter键或点击"Run"按钮来执行代码。

结果将显示在R控制台中。

3. 变量赋值和基本操作：在R中，你可以使用"="或"<-"符号将值分配给变量。

例如，x <- 10会将值10分配给变量x。

你可以使用实数、整数、字符等数据类型。

4. 向量和矩阵：R中的向量是一系列具有相同数据类型的元素。

你可以使用c()函数创建向量，例如：my_vector <- c(1, 2, 3)。

矩阵是一个二维数据结构，你可以使用matrix()函数创建矩阵。

5. 数据框(Data Frame)：数据框是R中最常用的数据结构之一，类似于Excel表格。

你可以使用data.frame()函数创建数据框。

可以使用read.csv()或read.table()函数从外部文件加载数据框。

6. 数据处理和转换：R提供了许多内置函数用于数据处理和转换，例如：subset()、merge()、aggregate()等。

这些函数可以对数据进行过滤、合并、汇总等操作。

7. 统计分析和建模：R拥有强大的统计分析和建模功能，你可以使用内置函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等。

例如，mean()用于计算均值、t.test()用于执行t检验。

向量（vector）1、seq():产生有规律的数列，间距省略时默认值为1。

例1：seq(10, 20, 0.5)例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。

例1：rep(1:3, 1:3)例2：rep(1:3, rep(2, 3))例3：rep(1:3, length = 10)3、向量运算：一般是对应元素之间的运算，所以两个或多个向量运算时，要求它们包含的元素个素相同（或一个是另一个的整数倍）。

例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a4、获取向量某一个或多个子集,向量前的负号"-"表示去除相应内容。

例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]例4：x <- 1:20; y <--9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"5、主要向量运算函数。

例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)sum(xx) #和max(xx) #最大值min(xx) #最小值range(xx) #取值范围mean(xx) #平均值var(xx) #方差sort(xx) #从小到大排序rev(xx) #反排列，所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))rank(xx) #单元值大小顺序prod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)例2：x <- seq(1, 15, 2)append(x, 20:30, after = 5) #插入数据append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数例3：match(c('Ohio', 'Wyoming'), ) #完全匹配函数pmatch(c('Oh', 'Wy'), ) #部分匹配函数[pmatch(c('Oh', 'Wy'), )]例4：yy <--9:10all(yy > 0) #判断所有all(yy > -10)any(yy == 0) #判断部分any(yy > 0)any(yy < -10)矩阵(matrix)矩阵生成函数matrix():matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = F)，其中，数据data 是必须的，其他都是选择参数，可以不选。

R语⾔基础⼊门1 数据导⼊对初学者来讲，⾯对⼀⽚空⽩的命令⾏窗⼝，第⼀道真正的难关也许就是数据的导⼊。

数据导⼊有很多途径，例如从⽹页抓取、公共数据源获得、⽂本⽂件导⼊。

为了快速⼊门，建议初学者采取R语⾔协同Excel电⼦表格的⽅法。

也就是先⽤较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。

例如我们先从这个地址下载iris.csv演⽰数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。

在R语⾔中输⼊如下命令：data=read.table('clipboard',T)这的⾥read.table是R读取外部数据的常⽤命令，T表⽰第⼀⾏是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。

另⼀种更⽅便的导⼊⽅法是利⽤Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是⼀样的。

2 Dataframe操作在数据导⼊R语⾔后，会以数据框(dataframe)的形式储存。

dataframe是⼀种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每⼀⾏都代表⼀个样本点，⽽每⼀列则代表了样本的不同属性或特征。

初学者需要掌握的基本操作⽅法就是dataframe的编辑、抽取和运算。

尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进⾏编辑，下⾯的命令可以让你有机会修改数据并存⼊到新的变量newdata中：newdata=edit(data)另⼀种情况就是我们可能只关注数据的⼀部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键⼊下⾯的命令即可：newdata=data[20:30,2]如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下⾯两个命令是等价的：newdata=data[,2]newdata=data$Sepal.Width第三种情况是需要对数据进⾏⼀些运算，例如需要将所有样本的Sepal.Width变量都放⼤10倍，我们先将原数据进⾏⼀个复制，再⽤$符号来提取运算对象即可：newdata=datanewdata$Sepal.Width=newdata$Sepal.Width*103 描述统计描述统计是⼀种从⼤量数据中压缩提取信息的⼯具，最常⽤的就是summary命令，运⾏summary(data)得到结果如下：对于数值变量计算了五个分位点和均值，对于分类变量则计算了频数。

第1讲之1ch1初识R语言本章主要对R的基础内容的讲解，让我们尽快熟悉这款流行的数据分析工具。

本章内容涵盖：R的优势、安装流程、扩展包、常用编辑器和工作空间。

1.1 什么是R语言？你现在最常用的统计软件是什么？SAS？MATLAB？还是Eviews？如果你是一个经常和数据分析打交道，需要运用或自己编写各种统计方法的人。

如果还没用上R，那么你已经脱离现在的主流了。

R是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka与Robert Gentleman一起开发的一个面向对象的编程语言，因两人的名都是以R开头，所以命名为“R”。

R是“GNU S”，一个免费开源、能够自由有效地用于统计计算和绘图的语言和环境，可以在UNIX、Windows和Mac OS系统运行，它提供了广泛的统计分析和绘图技术，包括回归分析、时间序列、分类、聚类等方法。

R的前身是S语言，S语言是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的，提供了一系列统计和图形显示工具，这个语言过去一度是数据分析领域里面的标准语言,但是正在逐步被R语言取代。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大而活跃的全球性社区维护。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种统计分析与计算的环境，因为R不仅提供若干统计程序，而且使用者只需指定数据库和若干参数便可进行统计分析。

R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更重要的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者（用户）能灵活地进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

随着R功能的不断完善，也提供了如下图所示的各种高级功能。

R语言入门基础教程R语言是一种广泛使用的数据分析和统计编程语言，它提供了丰富的函数库和强大的数据处理能力。

本教程将向您介绍R语言的基础知识，包括变量和数据类型、向量和矩阵、条件控制和循环、函数和图形绘制等内容。

1.变量和数据类型在R语言中，可以用来存储数据的基本单元是变量。

变量可以存储不同类型的数据，如整数、浮点数、字符等。

例如，可以使用以下语句将一个整数赋值给变量x：x<-10可以使用print(函数显示变量的值：print(x)R语言支持多种数据类型，常见的有整数（integer）、浮点数（numeric）、字符（character）、逻辑（logical）等。

2.向量和矩阵向量是一种用于存储一维数据序列的数据结构。

可以使用c(函数创建向量，例：vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)也可以使用冒号运算符创建数值序列：vector <- 1:5矩阵是一种用于存储二维数据的数据结构。

可以使用matrix(函数创建矩阵，例：matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2, ncol=3)可以使用dim(函数获取矩阵的维度：dim(matrix)3.条件控制和循环R语言提供了if-else语句和for循环等条件控制和循环结构。

如下面的例子所示，该代码将根据条件判断输出不同的结果：x<-10if (x > 0)print("x is positive")} elseprint("x is negative")可以使用for循环来遍历集合或执行重复操作。

如下面的例子所示，该代码将打印出1到5的数字：for (i in 1:5)print(i)4.函数和图形绘制R语言中函数是一组用于执行特定任务的代码块，它可以接受输入参数并返回输出结果。

可以使用function(函数定义一个函数。