怎样才能学好电脑的R语言？

Posted 2023-02-27

我不太理解R语言

R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据

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提取码: bi3t

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。

目录

1 数据结构

1.1 向量

1.2 矩阵

1.3 数据框

2 生成数据

2.1 c() 连接单个数据

2.2 ":" 生成1/-1等差向量

2.3 seq() 生成等距向量

2.4 rep() 生成重复数据

3 数据引用

3.1 引用行/引用列

3.2 引用单个元素

3.3 引用子矩阵

3.4 变量名引用

4 读取外部数据（表）

4.1 更改工作目录

4.2 read.table

4.3 read.csv

正文

1 数据结构

本节主要讲向量、矩阵、数据框三种数据结构（入门必须学）

1.1 向量

用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，常用"c()"创建。例如：

> c(1,2,8)#生成包含1，2，8的一维数组（向量）
[1] 1 2 8

1.2 矩阵

二维数组具有行列的概念

#矩阵用法

matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL) #表示生成1行，1列的一个矩阵，其中仅仅包含一个元素“NA”

#---示例---#
> matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE, dimnames = list(c("row1", "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")))
     C.1 C.2 C.3
row1   1   2   3
row2  11  12  13
#nrow = 2和ncol = 3 定义2x3的2行3列矩阵
#byrow = TRUE 是控制矩阵中的数据c(1,2,3, 11,12,13)按照行的顺序排列，默认按照列排列
#dimnames = list(c("row1", "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")) 定义矩阵行名和列名

1.3 数据框

主要用于向量/矩阵合并，可以将不通类型的以向量以及矩阵，按照一定结构存储在数据框中。

> x <- c(11:20)  #其中" <- "是赋值的意思，将向量c(11:20)赋值给对象x
> y <- c(1:10)
> data.frame(xf = x, yf = x) #将向量x和y合并存储到数据框中，并重命名为xf和yf
   xf yf
1  11 11
2  12 12
3  13 13
4  14 14
5  15 15
6  16 16
7  17 17
8  18 18
9  19 19
10 20 20

数组与矩阵类似，但其维度大于2.由于R入门基本接触不到3维以上数组的概念，目前暂不展开，等入门后在反过来看。

2 生成数据

本节主要讲“c()”、":"、seq、rep等四种数据生成的内容（入门必须学）

2.1 “c”  连接单个数据

> c(1,2,8)#生成包含1，2，8的向量

2.2 “:“ 生成1/-1等差向量

> 1.1:10
[1] 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1
> 1:10
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> 10:1 #如x=1:10（递减，如y=10:1）
 [1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1

2.3 seq 生成等距向量

①seq(起点，终点，步长); 

②seq(length=9, from=1, to=5)

> seq(1,10,2)
[1] 1 3 5 7 9
> seq(length=5,1,10)
[1]  1.00  3.25  5.50  7.75 10.00
#seq(x)相当于1:length(x)；length(x)为0时，返回integer(0)
> seq(10)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> seq(c())
integer(0)

2.4 rep(x,n)   重复 

将x重复n次，可使用each限定为依次重复形式

rep(1:3,3)
rep(1:3,each=3)
#> rep(1:3,3)
#[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

额外补充：R语言|第2讲：生成数据

3 数据引用（以矩阵为例）

数据引用必须懂“对指定维度数据的引用”（以二维矩阵为例）

3.1 行引用/列引用

例如：引用第一行数据，引用第一列数据，引用第一行第一列的数据。

> data(iris) #鸢尾花数据集> dim(iris) #读取iris数据集的维度数值，以“行数 列数 ”形式展示[1] 150   5   #说明iris数据集是150 x 5的二维数组

3.2 行列值引用：数据集[行值,列值]

如行值或列值仅1个数字，表示仅引用该行或列的数据

> iris[1,]  #引用第1行数据
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
> head(iris[,1],5) #引用第1列的数据，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字
[1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0

3.3 引用子矩阵

如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据

> iris[1:5,1:3]
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1          5.1         3.5          1.4
2          4.9         3.0          1.4
3          4.7         3.2          1.3
4          4.6         3.1          1.5
5          5.0         3.6          1.4

3.4 变量名引用

（多用于二维数组中）：数据集$变量名

> head(iris$Petal.Length,5)
[1] 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4

4 读取外部数据（以.csv表为例）

本节主要讲如何读取外部数据（表）（以.csv表为例）

4.1 设置工作目录

R语言中数据的输入需要设置数据读取的路径，一般将数据文件放到工作目录下，这样直接就可以通过read.table等读取数据文档（不许要设置路径）。

setwd("E:/")  #设置当前工作目录为"E:/"

getwd()  #读取当前工作空间的工作目录（文件读取保存路径）

> getwd()  #读取当前工作空间的工作目录（文件读取保存路径）
[1] "C:/Users/ysl/Documents"
> setwd("E:/") #设置当前工作目录为"E:/"
> getwd() #再次使用getwd()函数即可查看是否设置成功
[1] "E:/"

方法二：通过R-gui菜单栏设置（文件-改变工作目录）

4.2 read.table() 

#读取带分隔符的文本文件。read.table()函数是R最基本函数之一，读取带分隔符的文本/表格文件。
#Usage
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\\"'",
           dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
           row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
           na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
           skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
           strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
           comment.char = "#",
           allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
           stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
           fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.csv2(file, header = TRUE, sep = ";", quote = "\\"",
dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim(file, header = TRUE, sep = "\\t", quote = "\\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim2(file, header = TRUE, sep = "\\t", quote = "\\"",
            dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
常用参数的说明如下：
（1）file：file是一个带分隔符的ASCII文本文件。①绝对路径或者相对路径。一定要注意，在R语言中\\是转义符，所以路径分隔符需要写成"\\\\"或者“/”。所以写成“C:\\\\myfile\\\\myfile.txt”或者“C:/myfile/myfile.txt”即可。②使用file.choose()，弹出对话框，自动选择文件位置。例如：read.table(file.choose(),...)。
（2）header：一个表示文件是否在第一行包含了变量的逻辑型变量。如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。
（3）sep分开数据的分隔符。默认sep=""。read.table()函数可以将1个或多个空格、tab制表符、换行符或回车符作为分隔符。常见空白分隔符有：空格，制表符，换行符
sep=” ”；sep = “\\t”；sep = “\\n”
（4）stringsAsFactors 逻辑值，标记字符向量是否需要转化为因子，默认是TRUE。stringsAsFactors = F意味着，“在读入数据时，遇到字符串之后，不将其转换为factors，仍然保留为字符串格式”。
（5）encoding 设定输入字符串的编码方式。

#读取txt文档

> df<- read.table("data.txt")
> df
V1 V2
1  x  y
2  1  2
3  3  4
4  5  6
> df <- read.table("data.txt",header = T)
> df
x y
1 1 2
2 3 4
3 5 6

#样式1：直接读取数据

> df <- read.table("data.csv")  #直接读取数据
> head(df)
V1
1 ID,Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
2                                     1,5.1,3.5,1.4,0.2,setosa
3                                       2,4.9,3,1.4,0.2,setosa
4                                     3,4.7,3.2,1.3,0.2,setosa
5                                     4,4.6,3.1,1.5,0.2,setosa
6                                       5,5,3.6,1.4,0.2,setosa

#样式2：读数+首行表头

> df <- read.table("data.csv",header = T)  #读数+首行表头
> head(df)
ID.Sepal.Length.Sepal.Width.Petal.Length.Petal.Width.Species
1                                     1,5.1,3.5,1.4,0.2,setosa
2                                       2,4.9,3,1.4,0.2,setosa
3                                     3,4.7,3.2,1.3,0.2,setosa
4                                     4,4.6,3.1,1.5,0.2,setosa
5                                       5,5,3.6,1.4,0.2,setosa
6                                     6,5.4,3.9,1.7,0.4,setosa

#样式3：读数+首行表头+","逗号分割

> df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",")  
#读数+首行表头+","逗号分割
> head(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1  1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2  2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3  3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4  4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5  5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6  6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
> summary(df)
ID          Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length  
Min.   :  1.00   Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000  
1st Qu.: 38.25   1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600  
Median : 75.50   Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350  
Mean   : 75.50   Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758  
3rd Qu.:112.75   3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100  
Max.   :150.00   Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900  
Petal.Width          Species  
Min.   :0.100   setosa    :50  
1st Qu.:0.300   versicolor:50  
Median :1.300   virginica :50  
Mean   :1.199                  
3rd Qu.:1.800                  
Max.   :2.500

#样式4：读数+首行表头+","逗号分割+字符转因子factor

> df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)
##读数+首行表头+","逗号分割+字符转因子factor
> head(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1  1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2  2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3  3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4  4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5  5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6  6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
 #请注意species结果与样式3中结果的差异
> summary(df) 
ID          Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length  
Min.   :  1.00   Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000  
1st Qu.: 38.25   1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600  
Median : 75.50   Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350  
Mean   : 75.50   Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758  
3rd Qu.:112.75   3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100  
Max.   :150.00   Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900  
Petal.Width          Species  
Min.   :0.100   setosa    :50  
1st Qu.:0.300   versicolor:50  
Median :1.300   virginica :50  
Mean   :1.199                  
3rd Qu.:1.800                  
 Max.   :2.500

4.3 read.csv()  

#读取.csv格式数据，read.table的一种特定应用。read.csv() 读取逗号分割数据文件，read.table()的一种特定应用。默认逗号分割，header=T，stringsAsFactor = T
df <- read.csv("data.csv") #等价与下df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)#第一行和第二行等价
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\\"", 
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
#实例
> df <- read.csv("data.csv") 
#相当于df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)
> head(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1  1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2  2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3  3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4  4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5  5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6  6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

参考技术A R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。http://www.r-project.org。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得（ http://cran.r-project.org）。 参考技术B 从来没听说过！