R语言常用命令记录
?'mean'可以看介绍apropos("mea")搜包含mea字符的方法
运算符
数学运算：
+，-，*，/，^，%%。(加，减，乘，除，乘方，求余。)
比较运算：
，<，>=，<=，==，!=。(大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
逻辑运算：
&，|，!。(与，或，非。)
- 初始基本操作
1 | getwd() |
获取工作目录。
1 | setwd("F:/R/myfun") |
设定工作目录为F:/R/myfun。
1 | help(com) |
获得对命令com的说明。
1 | example(com) |
命令com的使用实例。
1 | args(com) |
查看命令com的变量格式。
1 | library() |
列出已安装的包。
1 | library(AER) 或 |
载入包AER。
1 | library(help = AER) |
获取包AER的信息。
1 | detach(package:AER) |
去除载入的包AER。
1 | search() |
列出已载入的包。
1 | data() |
列出已载入的包中的所有数据集。
1 | data(package = .packages(all.available = TRUE)) |
列出已安装的包中的所有数据集。
1 | try(data(package = "AER") ) |
列出包AER里的所有数据集。
1 | data(Affairs, "BankWages") |
读入数据集Affairs和BankWages(这些数据集需已在data()中列出)。
1 | help(Affairs) |
获取数据集Affairs的信息。
1 | attach(Affairs) |
贴上数据集Affairs，其作用是可以直接对数据集里的变量进行操作。
1 | detach(Affairs) |
上述操作的逆操作。
对一般对象的基本操作
1 | objects() |
列出所有对象。
1 |
|
查看对象x的模式：空，数值，字符，逻辑，复数，列表，函数(NULL，numeric，character，logical，complex，list，function)。
1 | class(x) |
查看对象x的类型：除了mode里列出的几种类型外，还有整数，矩阵，因子，阵列，数据框，时间序列(integer，matrix，factor，array，data frame，ts)等其他类型。mode主要用于区别数据存放的方式，而class是一种更细微的分类方式，比如矩阵，就是一种更“有序”的数据存放方式。此命令比mode常用。
1 | as.matrix(x) |
把对象x转为矩阵型。
1 | as.numeric(x) |
把对象x转为数值型。
1 | str(x) |
查看对象x的结构。str是structure的缩写。
1 | rm(x) |
移除对象x。
1 | rm(list=ls(all=TRUE)) |
移除所有对象。
与向量有关的基本操作
1 |
|
生成元素依次为1,2,4的向量x，这里的c是concatenate的意思。注意其类型是数值，不是矩阵。
1 | x = c("a","b","cd") |
生成元素依次为”a”,”b”,”cd”的字符向量x。
1 | x = paste("a","b","cd") |
生成”a b cd”的字符x。
1 | x[a:b] |
向量x的第a到b个元素。
1 | x[-i] |
剔除向量x第i个元素所得的向量。
1 | length(x) |
向量x的长度。
1 | x = seq(a, b, length = n) |
生成以一个n维数值型向量x，第一个元素为a，最后一个元素为b，中间元素依次等距递增。(假设a<b)
1 | x = seq(a, b, c) |
生成一个数值型向量x，第一个元素为a，其后元素依次加c，直到最后一个元素加c大于b。(假设a<b)
1 | x = seq(a) |
从1开始生成一个递增或递减数值型向量x，最后一个元素绝对值为小于等于|a|的最大整数。
1 | x = a:b |
生成一个从a递增(减)到b的数值型向量x。(a和b都是整数)
1 | x = rep(v, n) |
对向量v进行n次复制生成新的向量x。
1 | x = rep(v, each = n) |
依次对向量v的每个元素复制n此生成新的向量x。
1 | x = round(v) |
生成一个向量x，其中每个元素是v对应元素的最近整数。
1 | order(x) |
获得向量x第i大元素在向量中的位置。
1 | rank(x) |
获得向量x每个元素大小位置。
1 | sort(x) |
对向量x从小到大进行排序。降序：sort(x, decreasing = TRUE)。
1 | tapply(x,f,g) |
根据因子f对向量x分类执行函数g。
1 | split(x,f) |
向量x按因子f分类。
1 | diff(x) |
返回向量x的差分向量。
1 | cumsum(x) |
返回向量x的累加向量。
与矩阵有关的基本操作—
1 |
|
生成m行n列的0矩阵。
1 | M = rbind(X,Y) |
按行合并矩阵X和Y形成新矩阵M。(X和Y列数需相同）
1 | M = cbind(X,Y) |
按列合并矩阵X和Y形成新矩阵M。(X和Y行数需相同）
1 | colnames(M) |
矩阵M的列名。
1 | rownames(M) |
矩阵M的行名。
1 | nrow(M) |
矩阵M的行数。
1 | ncol(M) |
矩阵M的列数。
1 | diag(M) |
矩阵M的对角线元素形成的向量
1 | M = diag(x) |
生成以向量x为对角线元素，其他位置元素为0的矩阵M。
1 | dim(M) |
矩阵M的维度。
1 | M[i,] |
矩阵M第i行。(数值型)
1 | M[i,,drop = FALSE] |
矩阵M第i行。(矩阵型)
1 | M = M[-i,] |
删除矩阵M第i行。
1 |
|
矩阵M第j列。
1 | M[i,j] |
矩阵M第i行j列元素。
1 | t(M) |
矩阵M的转置。若M为数值型向量，则t(M)为矩阵型行向量。
1 | X%*%Y |
矩阵X乘矩阵Y。若Y是数值型的向量，R会自动判断其为行向量还是列向量。若X与Y为维度匹配的数值型向量，则返回的是矩阵型向量的内积。
1 | x%o%y |
数值型向量x与y的外积(矩阵型)。
1 | X*Y |
矩阵X与矩阵Y的Hadamard乘积。加、减、除、求余的规则和乘相同，即相同位置的元素进行运算。
1 | eigen(M)$val |
求矩阵M的特征值和特征向量。
1 | solve(M) |
矩阵M求逆。
1 | solve(A,b) |
求解线性方程Ax=b。
1 | apply(M, dimcode, f, fargs) |
对矩阵M的行(dimcode=1)或列(dimcode=2)依次进行函数f操作，f的变量(arguments)方正fargs里。
与列表有关的基本操作
1 |
|
建立列表L。
L$a
1 | L[[a] |
返回列表L里的对象a。
1 | L$a = NULL |
去除列表L里的对象a。
1 | names(L) |
列出列表L里的对象名。
1 | unname(L) |
去掉列表L里的对象名。
1 | lapply(...) |
list apply。功能与apply类似(参考上面的apply)，用于列表型数据。
1 | sapply(...) |
simplified apply。功能与lapply类似，区别在于函数结果的类型不是列表(list)。
与数据框有关的基本操作
- 数据框是一种特殊的列表，所以对列表适用的函数往往对数据框也适用。此外，数据框也有矩阵型数据的特征，所以一些适用于矩阵型数据的函数，不如rbind，cbind，apply等也可以作用在数据框上。
1 |
|
创建数据框Data。
1 | fix(Data) |
编辑数据框Data。
1 | head(Data) |
显示数据框Data的前几行。
1 | attribute(Data) |
列出数据框Data的组成部分。
1 | names(Data) |
显示数据框Data的变量名。
1 | row.names(Data) |
显示数据框Data的行名。
1 | Data$name1 |
数据框Data中名为name1的变量。
1 | Data[i] |
数据框Data中第i个变量形成的数据框。
1 | merge(D1,D2) |
合并数据框D1和D2，需要D1和D2中有至少一个相同的变量。
与逻辑型数据有关的基本操作—
1 |
|
判断是否对象x是数据框。类似命令有is.ts(x)，is.numeric(x)等。
1 | all(x>a) |
判断是否对象x的每个元素都大于a。
1 | any(x>a) |
判断对象x的元素中是否存在一个大于a。
1 | x>y |
判断x的每个元素是否大于y的每个元素。
1 | x[x>a] |
向量x中大于a的元素组成的新向量。
1 | subset(x, x>a) |
向量x中大于a的元素组成的新向量。与上面例子的区别在于若向量元素里有NA，上面的例子会保留在结果中，而subset命令会剔除掉。
1 | which(x, x>a) |
返回向量中大于a的元素的位置。
1 | x = ifelse(b, u, v) |
生成一个与b(逻辑向量)维度相同的数值向量，若b[i]为TRUE，则x[i]为u，反之为v。
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