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R 备忘清单
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该备忘单提供了使用 R 语言的示例，涵盖 R 语言基础知识、控制流、类型、结构/类、运算符、函数方法等
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入门
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### 获取帮助
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访问帮助文件
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```r
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?mean
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# 获取特定功能的帮助
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help.search('weighted mean')
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# 在帮助文件中搜索单词或短语
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help(package = 'dplyr')
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# 查找软件包的帮助。
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```
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有关对象的更多信息
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```r
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str(iris)
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# 获取对象结构的摘要
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class(iris)
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# 查找对象所属的类
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```
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### 使用库
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```r
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install.packages('dplyr')
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# 从 CRAN 下载并安装软件包
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library(dplyr)
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# 将包加载到会话中，使所有其功能可供使用
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dplyr::select
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# 使用包中的特定函数
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data(iris)
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# 将内置数据集加载到环境中。
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```
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### 工作目录
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```r
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getwd()
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# 查找当前工作目录（其中找到输入并发送输出）
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setwd(‘C://file/path’)
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# 更改当前工作目录
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```
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使用 RStudio 中的项目来设置工作目录到您正在使用的文件夹
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基础入门
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### 变量和赋值
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```R
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x <- 10 # 使用箭头赋值
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y = 20 # 或者直接使用等号赋值
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```
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### 数据类型
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```R
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numeric_var <- 3.14 # 数值型
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character_var <- "hello" # 字符串
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logical_var <- TRUE # 逻辑型
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```
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### 向量和列表
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<!--rehype:wrap-class=row-span-2-->
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```R
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# 向量
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numeric_vector <- c(1, 2, 3, 4)
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character_vector <- c("apple", "orange", "banana")
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# 列表
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my_list <- list(name = "John", age = 30, city = "New York")
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```
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<!--rehype:className=wrap-text-->
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向量和操作
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```r
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# 创建向量
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numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
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# 计算向量的和
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sum_result <- sum(numbers)
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# 计算向量的平均值
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mean_result <- mean(numbers)
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```
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### 数据框(Data Frame)
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```R
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my_df <- data.frame(name = c("John", "Alice"), age = c(30, 25))
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# 创建数据框
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student_data <- data.frame(
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name = c("John", "Alice", "Bob"),
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age = c(25, 23, 22),
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grade = c("A", "B", "C")
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)
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# 显示数据框
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print(student_data)
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```
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<!--rehype:className=wrap-text-->
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### 函数
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```R
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# 定义函数
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add_numbers <- function(a, b) {
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result <- a + b
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return(result)
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}
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# 调用函数
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sum_result <- add_numbers(10, 5)
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```
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### 条件语句
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```R
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if (x > 0) {
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print("Positive")
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} else {
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print("Non-positive")
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}
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```
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### for 循环语句
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```R
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for (i in 1:5) {
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print(i)
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}
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```
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### while 循环
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```r
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counter <- 1
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while (counter <= 5) {
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print(counter)
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counter <- counter + 1
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}
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```
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### 数据读取和输出
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```R
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# 读取数据
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my_data <- read.csv("data.csv")
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# 输出数据
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write.csv(my_data, "output.csv")
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```
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### 清理工作空间
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```r
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# 清空所有变量
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rm(list = ls())
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# 退出 R
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q()
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```
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图形绘制
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### 散点图
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```R
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plot(x, y)
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```
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### 直方图
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```R
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hist(data)
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```
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### 线图
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```R
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plot(x, y, type = "l")
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```
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### 绘制散点图
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```R
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x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
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y <- c(2, 4, 5, 6, 7)
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plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
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```
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<!--rehype:className=wrap-text-->
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### 绘制直方图
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```R
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data <- c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5)
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hist(data, main = "Histogram", xlab = "Value", col = "lightblue")
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```
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<!--rehype:className=wrap-text-->
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### 绘制折线图
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```R
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x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
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y <- c(2, 4, 5, 6, 7)
|
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plot(x, y, type = "l", main = "Line Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
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```
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<!--rehype:className=wrap-text-->
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向量
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### 创建向量
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<!--rehype:wrap-class=col-span-2-->
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:- | - | -
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-------|-------|-------
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`c(2, 4, 6)` | 2 4 6 | 将元素连接成向量
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`2:6` | 2 3 4 5 6 | 整数序列
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`seq(2, 3, by=0.5)` | 2.0 2.5 3.0 | 复杂的序列
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`rep(1:2, times=3)` | 1 2 1 2 1 2 | 重复向量
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`rep(1:2, each=3)` | 1 1 1 2 2 2 | 重复向量的元素
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### 选择向量元素
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<!--rehype:wrap-class=row-span-2-->
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#### 按位置
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:- | -
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----|----
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`x[4]` | 第四个元素
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`x[-4]` | 除了第四个之外的所有
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`x[2:4]` | 元素二到四
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`x[-(2:4)]` | 除二到四之外的所有元素
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`x[c(1, 5)]` | 元素一和元素五
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<!--rehype:className=left-align-->
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#### 按值
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:- | -
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----|----
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`x[x == 10]` | 等于 10 的元素
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`x[x < 0]` | 所有元素小于零
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`x[x %in% c(1, 2, 5)]` | 集合 1, 2, 5 中的元素
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<!--rehype:className=left-align-->
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#### 命名向量
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:- | -
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----|----
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`x['apple']` | 名为“apple”的元素。
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<!--rehype:className=left-align-->
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### 重复向量的元素
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:- | -
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----|----
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`sort(x)` | 返回排序后的 x
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`rev(x)` | 返回 x 的反转
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`table(x)` | 查看值的计数
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`unique(x)`| 查看唯一值
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<!--rehype:className=left-align-->
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另见
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- [全面了解Base R](https://blanket58.github.io/books/study-notes-of-R/) _(github.io)_
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- [R 语言官网](https://www.r-project.org/) _(r-project.org)_
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||
- [数据科学 R](https://r4ds.hadley.nz/) _(hadley.nz)_
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||
- [使用 R 进行整洁的建模](https://www.tmwr.org/) _(tmwr.org)_
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||
- [在 R 中使用 mlr3 进行应用机器学习](https://mlr3book.mlr-org.com/) _(mlr-org.com)_
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||
- [深度学习](https://srdas.github.io/DLBook/) _(github.io)_
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||
- [搜索任何与 R 相关的内容](https://rdrr.io/) _(rdrr.io)_
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||
- [R 文档](https://www.rdocumentation.org/) _(rdocumentation.org)_
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