r语句常用函数汇总(1)

R语言常用的数据操作函数整理R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了许多强大且便捷的数据操作函数。

本文将整理R语言常用的数据操作函数，以帮助读者更好地进行数据处理。

1.载入数据在R语言中，可以使用`read.csv(`函数来从CSV文件中读取数据，`read.table(`函数可以读取其他格式的数据，如文本文件。

另外，还可以使用`read.xlsx(`函数读取Excel文件，通过`readRDS(`函数读取R数据集。

以下是一些常用的数据载入函数：- `read.csv(file, header=TRUE)`：从CSV文件中读取数据。

- `read.table(file, header=TRUE)`：从文本文件中读取数据。

- `read.xlsx(file)`：从Excel文件中读取数据。

2.数据查看在进行数据操作前，我们常常需要先了解数据的结构和内容。

以下是一些常用的数据查看函数：- `head(data, n=6)`：显示数据的前n行，默认为6行。

- `tail(data, n=6)`：显示数据的后n行，默认为6行。

- `str(data)`：显示数据的结构和类型。

- `summary(data)`：提供数据的描述性统计信息。

3.数据选择在R语言中，可以使用不同的方式选择数据的子集。

以下是一些常用的数据选择函数：- `[rows, cols]`：通过行索引和列索引选择数据。

- `$column_name`：通过列名选择数据。

- `subset(data, condition)`：根据条件选择数据子集。

4.数据过滤对于大型数据集，我们常常需要根据一些条件过滤数据。

以下是一些常用的数据过滤函数：- `filter(data, condition)`：根据条件筛选出符合条件的数据。

- `slice(data, indices)`：通过索引选择数据。

- `arrange(data, column)`：按照指定列对数据进行排序。

R语言常用函数汇总R语言是一种强大的统计计算语言，拥有丰富的函数和包。

下面是常用的R语言函数的汇总（按照字母顺序排列）。

1. abs(x): 返回x的绝对值。

2. append(x, values): 向向量x中追加值values。

3. apply(X, MARGIN, FUN): 在矩阵X的指定维度上应用函数FUN。

4. args(function): 返回指定函数的参数列表。

5. as.character(x): 将对象x转化为字符型。

6. as.data.frame(x): 将对象x转化为数据框。

7. as.factor(x): 将对象x转化为因子型。

8. as.matrix(x): 将对象x转化为矩阵。

9. as.numeric(x): 将对象x转化为数值型。

10. barplot(height): 绘制条形图。

11.c(x,...):将x与其他对象合并为一个向量。

12. colnames(x): 返回矩阵或数据框x的列名。

13. cor(x, y): 计算x和y的相关系数。

14. cut(x, breaks): 将向量x划分为几个离散区间。

15. plot(x, y): 绘制散点图。

16. density(x): 生成x的密度图。

17. diff(x): 计算向量x的差值。

18. dim(x): 返回矩阵或数据框x的维度。

19. mean(x): 计算向量x的平均值。

20. median(x): 计算向量x的中位数。

21. min(x): 返回向量x的最小值。

22. max(x): 返回向量x的最大值。

23. names(x): 返回对象x的变量名。

24. paste(x, ...): 将x和其他对象合并为一个字符型。

25. print(x): 打印对象x。

26. range(x): 返回向量x的范围。

27. read.csv(file): 从CSV文件中读取数据。

28. rownames(x): 返回矩阵或数据框x的行名。

R语言常用函数基本一、数据管理vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表length：求长度subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复NA：缺失值NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量nchar：字符数substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子codes：因子的编码levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和，积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx 和approx fun：插值diff：差分sign：符号函数二、数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名%*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积）outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski 分解求逆五、逻辑运算，=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

r语言数学函数标题：深入了解r语言中的数学函数作为一位r语言的使用者，熟悉并灵活应用各种数学函数是必要的。

在本文中，我们将深入了解r语言中的数学函数，并提供一些常见的实例供大家参考。

一、 r语言中的基本数学函数1. 加、减、乘、除在r语言中，加法使用“+”符号，减法使用“-”符号，乘法使用“*”符号，除法使用“/”符号。

例如：a <- 5 + 2 # 加b <- 5 - 2 # 减c <- 5 * 2 # 乘d <- 5 / 2 # 除print(a) # 输出结果为7print(b) # 输出结果为3print(c) # 输出结果为10print(d) # 输出结果为2.52. 幂运算在r语言中，幂运算使用“^”符号。

例如：e <- 2^3 # 2的3次幂print(e) # 输出结果为83. 取模运算在r语言中，取模运算使用“%%”符号。

例如：f <- 5 %% 2 # 取5除以2的余数，结果为1print(f) # 输出结果为14. 取整和四舍五入在r语言中，取整使用函数floor()或ceiling()，四舍五入使用函数round()。

例如：g <- floor(2.7) # 取整，结果为2h <- ceiling(2.3) # 取整，结果为3i <- round(2.5) # 四舍五入，结果为3print(g) # 输出结果为2print(h) # 输出结果为3print(i) # 输出结果为35. 绝对值和取余数在r语言中，绝对值使用函数abs()，取余数使用函数abs()。

例如：j <- abs(-3) # 取绝对值，结果为3k <- sign(-5) # 取符号，结果为-1print(j) # 输出结果为3print(k) # 输出结果为-1二、 r语言中的高级数学函数1. 寻找最小值和最大值在r语言中，可以使用函数min()和max()来寻找向量或数据框中的最小值和最大值。

r语言基本函数作为一种数据分析和统计学的软件， R 语言已经成为了数据分析领域中不可或缺的一部分。

R 语言拥有丰富的函数库，这是其实现数据分析和建模的基础。

本文将介绍R 语言中的基本函数，从而为读者提供使用 R 进行统计分析的基础知识和指导。

R 语言的基本函数主要分为三大类：数据操作函数、数据处理函数和统计函数。

在使用这些函数之前，我们需要先安装 R 语言软件并导入所需的数据集。

一、数据操作函数数据操作函数主要用于对数据的读取、转化、合并等操作。

下面是一些常见的数据操作函数：1. read.table()：用于从文件中读取表格数据并生成数据框。

2. cbind() 和 rbind()：分别用于对数据框进行列合并和行合并。

3. subset()：用于选取数据框的子集。

4. merge()：用于根据一个或多个变量来合并两个数据框。

5. aggregate()：用于对数据框中的某一列进行分组并进行统计分析。

6. transform()：用于根据已有的变量生成新的变量。

7. arrange()：根据指定的变量对数据框进行排序。

以上是数据操作函数的部分应用，这些函数的使用有助于我们对数据进行更好的处理和操作。

二、数据处理函数数据处理函数主要用于对数据进行清洗、规整、筛选、统计等操作。

下面是一些常见的数据处理函数：1. summary()：用于生成数据框的统计概要。

2. na.omit()：用于删除数据框中具有缺失值的行或列。

3. na.fill()：用于使用指定的值或方法填充数据框中的缺失值。

4. scale()：用于对数据框中的变量进行标准化。

5. cor()：用于计算数据框中各变量之间的相关性。

6. subset()：用于筛选数据框中满足条件的行或列。

以上是数据处理函数的一些应用，这些函数可以使我们更好、更快、更精准地对数据进行处理。

三、统计函数统计函数主要用于数据的描述和探索性分析，可以帮助我们快速地了解数据的分布、变量之间的关系等。

R语言常用函数This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020R语言常用函数基本一、数据管理vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性 mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表 split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值 range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和，积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx和approx fun：插值diff：差分sign：符号函数二、数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值 besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组 matrix：生成矩阵：把数据框转换为数值型矩阵：矩阵的下三角部分：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算，=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一 match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

R语言常用函数汇总精编版R语言是一种广泛使用的开源编程语言和环境，用于统计计算和图形化表示。

R语言具有丰富的函数库，大大减少了编写相同功能代码的工作量，极大地提高了编程效率。

这里将介绍一些R语言常用函数的用法和示例，并对其功能进行分类和汇总。

1.数据处理函数：- `head(`：查看数据框的前几行。

- `tail(`：查看数据框的后几行。

- `dim(`：查看数据框的行数和列数。

- `nrow(`：查看数据框的行数。

- `ncol(`：查看数据框的列数。

- `str(`：查看数据框的结构。

- `summary(`：查看数据框的统计概要。

- `table(`：计算数据框中各个变量的频数或交叉频数。

- `sort(`：对数据框的列进行排序。

2.数据筛选函数：- `subset(`：根据条件筛选数据。

- `which(`：返回满足条件的元素位置。

- `grep(`：根据模式匹配筛选数据。

- `grepl(`：返回包含模式匹配的逻辑向量。

- `unique(`：去除重复的元素。

- `%in%`：判断元素是否在给定的向量中。

3.数据变换函数：- `transform(`：根据一定的规则对数据进行变换。

- `aggregate(`：按照指定的条件对数据进行分组聚合。

- `merge(`：按照指定的键将两个数据框合并。

- `reshape(`：对数据进行重塑操作。

- `cast(`：对数据进行透视操作。

4.统计计算函数：- `mean(`：计算向量的平均值。

- `median(`：计算向量的中位数。

- `sum(`：计算向量的和。

- `sd(`：计算向量的标准差。

- `var(`：计算向量的方差。

- `quantile(`：计算向量的分位数。

5.绘图函数：- `plot(`：绘制散点图。

- `hist(`：绘制直方图。

- `boxplot(`：绘制箱线图。

- `barplot(`：绘制柱状图。

- `pie(`：绘制饼图。

R语言常用函数总结_光环大数据培训机构字符数据的处理是一大难题,它不像数值进行加减乘除等等计算,字符往往称为非结构化的数据对于它的处理,我需要具备正则表达式的知识可以学习这篇文章正则表达式,然后再加上下面介绍的几个函数就可以处理绝大部分的字符数据.今天介绍一个强大的字符处理包stringr.这个包要先安装并加载.按照功能可以把字符处理分为 1. 查询 2. 提取 3. 替代 4. 分割 5. 粘合 6. 排序 7. 填充,排版,大小写转换1.查询library(stringr)x<-c("study ","Rprogaming","good","中国 ","2016","加油2017")y<-c("good","good","study")1.查询并返回逻辑值grepl("goo",x)## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEgrepl("goo$",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEgrepl("//d",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUEstr_detect(x,"goo") #查询包含goo的—模糊匹配## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"goo$") #包含goo并且以o结尾的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"//d") #包含任意数字的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE2.匹配一次,返回位置下标grep("goo",x)## [1] 3grep("//d",x)## [1] 5 6grep("r",x,ignore.case = T) #忽略大小写## [1] 2str_locate(x,"goo")## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] 1 3## [4,] NA NA## [5,] NA NA## [6,] NA NAstr_locate(x,"//d") #发现只匹配到第一个就停止了## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] NA NA## [4,] NA NA## [5,] 1 1## [6,] 3 33.全匹配-返回所有位置下标str_locate_all(x,"goo")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end## [1,] 1 3#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end#### [[6]]## start endstr_locate_all(x,"//d")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end## [1,] 1 1## [2,] 2 2## [3,] 3 3## [4,] 4 4#### [[6]]## start end## [1,] 3 3## [2,] 4 4## [3,] 5 5## [4,] 6 62.提取1.按位置提取substr(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"substr(x,1:2,3) #即1,3 2,3 1,3 2,3 1,3 2,3## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"str_sub(x,1:2,3)## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,-3) #倒数3个## [1] "dy " "ing" "ood" "中国 " "016" "017"2.按匹配提取grep("goo",x,value = T)## [1] "good"grep("//d",x,value = T)## [1] "2016" "加油2017"str_subset(x,"goo") #返回匹配的整个字符## [1] "good"str_subset(x,"//d")## [1] "2016" "加油2017"str_match(x,"goo") #只返回匹配的部分## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] "goo"## [4,] NA## [5,] NA## [6,] NAstr_match(x,"//d") #只匹配一次## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] NA## [4,] NA## [5,] "2"## [6,] "2"str_match_all(x,"//d")## [[1]]## [,1]#### [[2]]## [,1]#### [[3]]## [,1]#### [[4]]## [,1]#### [[5]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "6"#### [[6]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "7"str_count(x,"//d") #匹配多少次## [1] 0 0 0 0 4 43.替代sub("g","H",x) #只匹配一次## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"gsub("g","H",x) #匹配所有次## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace_all(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"4.分割strsplit("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split_fixed("good good study"," ",3) #返回矩阵## [,1] [,2] [,3]## [1,] "good" "good" "study"5.粘合paste("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"paste(x,sep=",") #字符串向量sep无用## [1] "study " "Rprogaming" "good" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"paste(x,collapse =",") #字符串向量时,用collpase## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"paste(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"paste(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaming good,good study,中国 good,2016 good,加油2017 study"str_c("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"str_c(x,collapse =",")## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"str_c(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"str_c(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaminggood,goodstudy,中国 good,2016good,加油2017study"6.排序order(x) #返回排序下标## [1] 5 3 2 1 6 4sort(x) #返回值## [1] "2016" "good" "Rprogaming" "study " "加油2017"## [6] "中国 "rank(x) #返回排序的名次## [1] 4 3 2 6 1 5#decreasing=T 表明降序, locale="zh"按中文习惯,"en"按英文习惯,"ASCII"按这个编码str_order(x,decreasing = F,locale ="zh")## [1] 5 6 4 3 2 1str_sort(x,decreasing = T,locale ="en")## [1] "加油2017" "中国 " "study " "Rprogaming" "good"## [6] "2016"7.填充,排版,大小写转换str_pad(x,7,side ="left",pad="?") #填充 "both","right"## [1] "?study " "Rprogaming" "???good" "??中国 " "???2016"## [6] "加油2017"str_dup(x,2) #复制## [1] "study study " "RprogamingRprogaming" "goodgood"## [4] "中国中国 " "20162016" "加油2017加油2017"str_trim(x,side="both") #去除空格和换行## [1] "study" "Rprogaming" "good" "中国" "2016"## [6] "加油2017"tolower("HH") #小写## [1] "hh"toupper("hh") #大写## [1] "HH"为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

r语言常用函数r语言是一种用于处理统计和计算的非常受欢迎的编程语言。

它具有许多强大的函数，可以帮助统计学家们非常快速地解决问题。

以下是r语言常用函数的列表：1. c()：它用于将多个值合并成一个向量。

2. dim()：它可以用于查看对象的维数。

3. seq()：这个函数可以用于生成一个指定范围的有序数字序列。

4. apply()：它用于在数据框或数组上应用函数，而不必遍历它们。

5. aggregate()：统计数据分组之后，这是一种快速汇总函数。

6. lm()：它用于建立线性回归模型，可以为数据样本中特定自变量拟合参数模型。

7. plot()：这是一个绘制图形所需的核心函数，并可用于绘制散点图，折线图，箱线图和条形图等。

8. mean()：这是r语言中函数计算均值的函数，它可用于计算输入向量的平均值。

9. summary()：这是一个快速的汇总函数，它可以提供有关数据分布的大量信息，包括均值，中位数，最大值，最小值，标准差等。

10. log()：该函数可以用来计算指定数字的对数值。

11. sd()：这个函数可以查看样本标准差值。

12. cor()：它可以用于检查两个变量间的线性相关性。

13. table()：这是一个用于创建交叉表的函数，可用于检查表中分类变量之间的关系。

14. which()：它用来查找符合条件的索引值。

15. order()：这是一个常用的函数，用于排序，它可以按顺序或倒序对给定向量进行排序。

16. not()：它用来查看给定向量的某元素是否满足给定的条件。

17. ifelse()：这个函数可以返回由条件判断结果产生的新向量。

18. diff()：它用于计算向量中连续元素间的差值。

19. is.na()：它可以检测向量中是否存在缺失值。

20. split()：它可以用来将数据框拆分为多个新的数据框。

R语言基本操作函数1.变量变换as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x), plex(x),as.character(x),...转换变量类型；使用如下命令可得到全部列表，methods(as)factor()：将一个向量转化为一个因子2.变量信息is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.co mplex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2) dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑3.数据选取和操作which.max(x):返回x中最大元素的指标which.min(x):返回x中最小元素的指标rev(x):翻转x中所有的元素sort(x):升序排列x中的元素；降序排列使用：rev(sort(x))cut(x,breaks):将x分割成为几段（或因子）；breaks为段数或分割点向量match(x,y):返回一个和x长度相同且和y中元素相等的向量不等则返回NAwhich(x==a):如果比较操作为真（TRUE）,返回向量x的指针choose(n,k):组合数的计算na.omit(x):去除缺失值(NA)（去除相关行如果x为矩阵或数据框）na.fail(x):返回错误信息，如果x包含至少一个NAunique(x):如果x为向量或数据框，返回唯一值table(x):返回一个由x不同值个数组成的表格（通常用于整数或因子），即频数表subset(x,...):根据条件（...选取x中元素，如x$V1<10）;如果x为数据框,选项select使用负号给出保留或去除的变量 subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...)sample(x,size):不放回的随即在向量x中抽取size个元素,选项replace=TRUE允许放回抽取prop.table(x,margin=):根据margin使用分数表示表格，wumargin时，所有元素和为1* R数据的创建与索引** 向量的操作*** 向量的创建**** c(...)为concatenate的缩写；常见的将一系列参数转化为向量的函数，通过recursive=TRUE 降序排列列表并组合所有的元素为向量*** from:to产生一个序列":"有较高的优先级；1:4+1得到"2,3,4,5"*** seq() 产生一个向量序列seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)其中length.out可简写为len。

基本一、数据管理vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表length：求长度subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复NA：缺失值NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量nchar：字符数substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子codes：因子的编码levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和，积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx和approx fun：插值diff：差分sign：符号函数二、数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名%*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积）outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算<，>，<=，>=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

R语句常用函数汇总以下是一些在R语言中常用的函数：1.基础函数：- `print(`：打印输出结果。

- `c(`：创建向量（vector）。

- `length(`：计算向量的长度。

- `class(`：显示对象的类型。

- `typeof(`：显示对象的存储模式。

- `is.na(`：判断元素是否为缺失值。

- `is.null(`：判断对象是否为NULL。

- `is.factor(`：判断对象是否为因子（factor）。

- `is.character(`：判断对象是否为字符型（character）。

- `is.numeric(`：判断对象是否为数值型（numeric）。

- `is.vector(`：判断对象是否为向量（vector）。

2.数据管理函数：- `mean(`：计算向量或矩阵的均值。

- `sum(`：计算向量或矩阵的和。

- `min(`：计算向量或矩阵的最小值。

- `max(`：计算向量或矩阵的最大值。

- `median(`：计算向量或矩阵的中位数。

- `var(`：计算向量或矩阵的方差。

- `sd(`：计算向量或矩阵的标准差。

- `quantile(`：计算向量或矩阵的分位数。

- `sort(`：对向量或矩阵进行排序。

- `table(`：创建频数表。

- `subset(`：根据条件筛选数据。

- `merge(`：根据指定的列合并数据框。

- `aggregate(`：根据指定的变量对数据进行聚合。

3.数据操作函数：- `unique(`：返回向量的唯一值。

- `duplicated(`：判断向量是否有重复值。

- `na.omit(`：删除包含缺失值的观察值。

- `na.exclude(`：排除缺失值。

- `names(`：获取或设置对象的名称。

- `as.factor(`：将向量转换为因子（factor）。

- `as.character(`：将向量转换为字符型（character）。

- `as.numeric(`：将向量转换为数值型（numeric）。

R语言常用函数汇总今天把R常用函数大体汇总了一下，其中包括一般数学函数，统计函数，概率函数，字符处理函数，以及一些其他函数；1. 数学函数函数作用abs() 绝对值sqrt() 平方根ceiling(x) 不小于x的最小整数floor(x) 不大于x的最大整数round(x, digits=n) 将x舍入为指定位的小数signif(x, digits=n) 将X舍入为指定的有效数字位数2. 统计函数函数作用mean(x) 平均值median(x) 中位数sd(x) 标准差var(x) 方差quantile(x, probs) 求分位数，x为待求分位数的数值型向量，probs是一个由[0，1]的概率值组成的数值型向量range(x) 求值域sum(x) 求和min(x) 求最小值max(x) 求最大值scale(x, center=TRUE,scale=TRUE) 以数据对象x按列进行中心化或标准化，center=TRUE表示数据中心化，scale=TRUE表示数据标准化diff(x, lag=n) 滞后差分，lag用以指定滞后几项，默认为1difftime(time1,time2,units=c(“auto”,”secs”,”mins”,”hou rs”,”days”,”weeks”))计算时间间隔，并以星期，天，时，分，秒来表示3. 概率函数分布名称缩写beta分布beta 二项分布binom 柯西分布Cauchy 卡方分布chisp 指数分布expF分布 fgamma分布gamma几何分布geom超几何分布hyper对数正态分布lnormlogistics分布logis多项分布multinom负二项分布nbinom正态分布norm泊松分布poisWilcoxon分布signrankt分布t均匀分布unifweibull分布weibullWilcoxon秩和分布W ilcox在R中，函数函数行如：[x][function]。

r语言数据整理常用函数R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，它提供了许多强大的函数来帮助用户整理和处理数据。

在这篇文章中，我们将介绍一些常用的R语言数据整理函数，这些函数可以帮助您在数据分析和建模过程中更高效地处理数据。

1. subset函数。

subset函数可以根据指定的条件对数据框进行子集选择。

例如，您可以使用subset函数从数据框中选择满足特定条件的行或列。

这个函数非常有用，因为它可以帮助您快速筛选出符合特定要求的数据，从而简化数据处理的过程。

2. merge函数。

merge函数可以用来合并两个或多个数据框，根据一个或多个共同的列进行合并。

这个函数在处理多个数据源的情况下非常实用，可以帮助您将不同数据源的信息整合在一起，以便进行进一步的分析和建模。

3. aggregate函数。

aggregate函数可以对数据进行分组统计，计算每个分组的统计量。

这个函数非常适合在数据分析中进行汇总统计，比如计算每个分组的平均值、总和、中位数等。

使用aggregate函数可以帮助您更好地理解数据的分布和特征。

4. reshape函数。

reshape函数可以帮助您对数据进行重塑，将宽格式的数据转换为长格式，或者将长格式的数据转换为宽格式。

这个函数在数据整理和可视化过程中非常有用，可以帮助您更好地理解和展示数据的结构和特征。

5. dplyr包中的函数。

dplyr包是R语言中一个非常受欢迎的数据整理包，它提供了一系列功能强大的数据整理函数，比如filter、mutate、select、arrange和summarize等。

这些函数可以帮助您快速进行数据筛选、变量创建、变量选择、排序和汇总等操作，极大地提高了数据整理的效率和便利性。

总之，R语言提供了许多强大的数据整理函数和包，可以帮助用户更高效地处理和分析数据。

通过熟练掌握这些函数，您可以更好地理解和利用数据，为后续的数据分析和建模工作奠定良好的基础。

希望本文介绍的这些常用的数据整理函数对您有所帮助。

R语言基本操作函数R语言是一种数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的基本操作函数，使用户能够对数据进行处理、转换和操作。

下面将介绍一些常用的R语言基本操作函数，帮助用户更好地理解和使用R语言。

1. 赋值操作函数（Assignment Operators）:-`<-`或`=`:将右边的值赋给左边的对象。

-`<<-`:将右边的值赋给指定的全局变量。

-`->`:将左边的值赋给右边的对象。

2. 数据类型转换函数（Data Type Conversion Functions）:- `as.numeric(`: 将对象转换为数值型。

- `as.integer(`: 将对象转换为整数型。

- `as.character(`: 将对象转换为字符型。

- `as.Date(`: 将对象转换为日期型。

3. 数据处理函数（Data Manipulation Functions）:- `head(`: 输出数据框或向量的前几行。

- `tail(`: 输出数据框或向量的后几行。

- `dim(`: 返回数据框或矩阵的维度。

- `names(`: 返回数据框的列名。

- `nrow(`: 返回数据框的行数。

- `ncol(`: 返回数据框的列数。

4. 数据选择函数（Data Selection Functions）:-`$`:通过列名选择数据框中的列。

-`[]`:通过指定的索引或条件选择数据框中的行或列。

- `subset(`: 通过条件选择数据框中的行。

- `which(`: 返回满足条件的元素的索引。

- `unique(`: 返回数据框或向量中的唯一值。

5. 数据聚合函数（Data Aggregation Functions）:- `sum(`: 返回向量或数据框中元素的和。

- `mean(`: 返回向量或数据框中元素的平均值。

- `median(`: 返回向量或数据框中元素的中位数。

- `max(`: 返回向量或数据框中元素的最大值。

R语句常用函数汇总以下是一些常用的R语句函数：1.数据导入和处理函数：- read.csv(：读取csv文件- read.table(：读取文本文件- str(：显示对象的结构和属性- summary(：显示对象的统计摘要- head(：显示对象的前几行数据- tail(：显示对象的后几行数据- subset(：从数据框中选择满足条件的观测- merge(：根据键合并数据框2.数据转换函数：- transform(：根据变量的计算规则创建新变量- aggregate(：根据变量的组合创建汇总统计量- apply(：对矩阵或数据框的行或列进行逐行/逐列操作- lapply(：对列表中的每个元素应用函数- sapply(：对列表中的每个元素应用函数，并返回简化的结果- tapply(：根据向量的分组变量应用函数3.统计函数：- mean(：计算均值- median(：计算中位数- sd(：计算标准差- var(：计算方差- min(：计算最小值- max(：计算最大值- sum(：计算总和- quantile(：计算分位数- cor(：计算变量之间的相关系数4.绘图函数：- plot(：绘制散点图或折线图- hist(：绘制直方图- boxplot(：绘制箱线图- barplot(：绘制柱状图- pie(：绘制饼图- lines(：在已有图形上添加线条- points(：在已有图形上添加点- legend(：添加图例5.模型拟合和预测函数：- lm(：拟合线性回归模型- glm(：拟合广义线性模型- predict(：使用模型预测新数据- anova(：分析方差表- t.test(：执行单样本或双样本t检验- chisq.test(：执行卡方检验- cor.test(：执行相关性检验这只是一小部分常用的R函数，R语言还有很多其他函数可以用于各种数据处理和分析任务。

摘抄-R语⾔常⽤数学函数R语⾔常⽤数学函数(2013-01-04 22:09:00)转载▼标签：杂谈分类：R语⾔语⾔的数学运算和⼀些简单的函数整理如下：向量可以进⾏那些常规的算术运算，不同长度的向量可以相加，这种情况下最短的向量将被循环使⽤。

> x <- 1:4> a <- 10> x * a[1] 10 20 30 40> x + a[1] 11 12 13 14> sum(x) #对x中的元素求和[1] 10> prod(x) #对x中的元素求连乘积[1] 24> prod(2:8) #8的阶乘[1] 40320> prod(2:4) #4的阶乘[1] 24> max(x) #x中元素的最⼤值[1] 4> min(x) #x中元素的最⼩值[1] 1> which.max(x) #返回x中最⼤元素的下标[1] 4> which.min(x) #返回x中最⼩元素的下标[1] 1> x <- 4:1 #对向量x重新赋值> x[1] 4 3 2 1> which.min(x)[1] 4> which.max(x)[1] 1> range(x) #与c(min(x), max(x))作⽤相同[1] 1 4> mean(x) #x中元素的均值[1] 2.5> median(x) #x中元素的中位数[1] 2.5> var(x) #x中元素的的⽅差（⽤n-1做分母）[1] 1.666667> x[1] 4 3 2 1> rev(x) #对x中的元素取逆序[1] 1 2 3 4> sort(x) #将x中的元素按升序排列；[1] 1 2 3 4> x[1] 4 3 2 1> cumsum(x) #求累积和，返回⼀个向量，它的第i个元素是从x[1]到x[i]的和[1] 4 7 9 10> cumsum(rev(x))[1] 1 3 6 10> y <- 11:14> pmin(x,y) #返回⼀个向量，它的第i个元素是x[i], y[i], . . .中最⼩值[1] 4 3 2 1> x <- rev(x) #重新赋值> pmin(x,y)[1] 1 2 3 4> pmax(x,y) #返回⼀个向量，它的每个元素是向量x和y在相应位置的元素的最⼤者[1] 11 12 13 14> cumprod(x) #求累积（从左向右）乘积[1] 1 2 6 24> cummin(x) #求累积最⼩值（从左向右）[1] 1 1 1 1> cummax(x) #求累积最⼤值（从左向右）[1] 1 2 3 4> match(x, y) #返回⼀个和x的长度相同的向量，表⽰x中与y中元素相同的元素在y中的位置（没有则返回NA）[1] NA NA NA NA> y[c(2,4)] <- c(2,4)> y[1] 11 2 13 4> match(x, y)[1] NA 2 NA 4na.omit(x)函数忽略有缺失值（NA）的观察数据（如果x是矩阵或数据框则忽略相应的⾏）> na.omit(match(x,y))[1] 2 4attr(,"na.action")[1] 1 3attr(,"class")[1] "omit"> na.fail(match(x,y)) #na.fail(x) 如果x包含⾄少⼀个NA则返回⼀个错误消息错误于na.fail.default(match(x,y)) : 对象⾥有遺漏值which（）函数返回⼀个包含x符合条件（当⽐较运算结果为真（TRUE）的下标的向量，在这个结果向量中数值i说明x[i] == a（这个函数的参数必须是逻辑型变量）> which( x == 2)[1] 2> which( x <= 2)[1] 1 2求组合数> choose(4,2)[1] 6> choose(3,1)[1] 3> choose(-3,1)[1] -3> choose(-4,2)[1] 10> y <- c(1:4, rep(4,1))> y[1] 1 2 3 4 4> unique(y) #如果y是⼀个向量或者数据框，则返回⼀个类似的对象但是去掉所有重复的元素（对于重复的元素只取⼀个）[1] 1 2 3 4> table(y) #返回⼀个表格，给出y中重复元素的个数列表(尤其对于整数型或者因⼦型变量)y1 2 3 41 1 1 2> subset(x, x>2) #返回x中的⼀个满⾜特定条件...的⼦集[1] 3 4> sample(x, 2) #从x中⽆放回抽取size个样本，选项replace= TRUE表⽰有放回的抽样[1] 1 2> sample(x, 2, replace = TRUE) #有放回的抽样[1] 2 3R中⽤来处理数据的函数太多了⽽不能全部列在这⾥。