R常用函数

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R语言常用的数据操作函数整理

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

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语言常用函数汇总

R语言常用函数汇总R语言有众多常用函数，以下是其中一部分：1.数据导入和导出函数- read.csv(：读取CSV文件的数据- read.table(：读取表格数据- read.xlsx(：读取Excel文件的数据- write.csv(：将数据写入CSV文件- write.table(：将数据写入表格文件2.数据处理函数- subset(：根据条件筛选数据- merge(：合并数据集- aggregate(：按照指定变量对数据进行聚合- ifelse(：根据条件进行向量元素的赋值- transform(：对数据进行变换3.数据探索函数- summary(：提供数据的基本统计描述- table(：生成频数统计表- hist(：绘制直方图- boxplot(：绘制箱线图- scatterplot(：绘制散点图4.数据清洗函数- na.omit(：去除包含缺失值的行- na.fill(：填充缺失值- duplicates(：删除重复的行- cut(：将连续变量分组- normalize(：对数据进行标准化5.数据分析函数- lm(：线性回归模型拟合- glm(：广义线性模型拟合- t.test(：进行t检验- cor(：计算变量之间的相关系数- anova(：进行方差分析6.绘图函数- plot(：绘制二维散点图- barplot(：绘制条形图- pie(：绘制饼图- boxplot(：绘制箱线图- hist(：绘制直方图7.矩阵和数组操作函数- matrix(：创建矩阵- array(：创建数组- dim(：返回矩阵或数组的维度-t(：转置矩阵- solve(：求解线性方程组8.字符串处理函数- paste(：将多个字符串拼接在一起- grep(：根据模式匹配字符串- sub(：替换字符串中的部分内容- toupper(：将字符串转换为大写- tolower(：将字符串转换为小写9.时间和日期处理函数- as.Date(：将字符转换为日期格式- format(：格式化日期输出- months(：返回英文月份名称- weekdays(：返回英文星期几名称10.循环和条件控制函数- for(：执行循环操作- while(：执行循环操作，条件为真时执行- if(：执行条件判断- else(：if条件为假时执行- break(：跳出循环。

R语言时间序列有关各种函数总结

R语言时间序列有关各种函数总结R语言是一种强大的统计分析和数据可视化工具，提供了许多时间序列分析的函数和方法。

下面是一些重要的时间序列分析函数的总结：1. ts(函数：用于创建时间序列对象。

可以指定时间序列的起始时间、结束时间、时间间隔等。

例如，创建从1990年1月到1999年12月的月度时间序列对象可以使用以下代码：```Rts_data <- ts(data, start=c(1990, 1), end=c(1999, 12), frequency=12)``````R```3. stl(函数：基于季节性-趋势-随机性分解的局部回归方法，用于进行季节调整。

该函数可以根据时间序列的特性自动选择适当的分解模型。

以下是使用stl(函数进行季节调整的示例：```Rseasonally_adjusted <- stl(ts_data, s.window="periodic")```4. forecast(函数：用于时间序列的预测。

可以根据历史数据拟合不同的模型，例如ARIMA模型、指数平滑模型等，并生成未来一段时间的预测结果。

以下是使用forecast(函数生成未来12个月的预测结果的示例：```Rforecast_result <- forecast(ts_data, h=12)```5. autocorrelation(函数：用于计算时间序列的自相关系数。

自相关系数可以帮助我们了解时间序列的固定模式和周期性。

以下是计算时间序列的自相关系数的示例：```Racf_result <- autocorrelation(ts_data)```6. arima(函数：用于建立自回归移动平均模型（ARIMA）来拟合时间序列。

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以预测时间序列的未来值。

以下是使用arima(函数拟合ARIMA模型的示例：```Rarima_model <- arima(ts_data, order=c(p, d, q))```7. ets(函数：用于指数平滑时间序列模型的拟合和预测。

R语言中的各种分布函数总结

R语言中的各种分布函数总结R语言中有许多常用的概率分布函数。

每个概率分布函数对应着一种特定的随机变量，如正态分布、二项分布、泊松分布等。

本文将总结R语言中常用的概率分布函数。

1. 正态分布：正态分布是自然界中非常常见的一种分布。

在R语言中，正态分布相关的函数有`dnorm(`（概率密度函数）、`pnorm(`（累积分布函数）、`qnorm(`（分位数函数）和`rnorm(`（随机样本生成函数）。

2. 二项分布：二项分布是一个离散型的概率分布，描述了在给定样本数n和成功概率p的条件下，成功事件发生k次的概率。

R语言中，二项分布相关函数有`dbinom(`（概率质量函数）、`pbinom(`（累积分布函数）、`qbinom(`（分位数函数）和`rbinom(`（随机样本生成函数）。

3. 泊松分布：泊松分布适用于描述在给定时间和空间内事件发生的次数的随机过程。

R语言中，泊松分布相关函数有`dpois(`（概率质量函数）、`ppois(`（累积分布函数）、`qpois(`（分位数函数）和`rpois(`（随机样本生成函数）。

4. 均匀分布：均匀分布是指在给定的区间上，随机变量的概率密度函数是一个常数。

R语言中，均匀分布相关函数有`dunif(`（概率密度函数）、`punif(`（累积分布函数）、`qunif(`（分位数函数）和`runif(`（随机样本生成函数）。

5. 指数分布：指数分布是连续型分布，用于描述独立随机事件发生间隔时间的概率。

R语言中，指数分布相关函数有`dexp(`（概率密度函数）、`pexp(`（累积分布函数）、`qexp(`（分位数函数）和`rexp(`（随机样本生成函数）。

6. 卡方分布：卡方分布是指若干相互独立的标准正态分布的随机变量的平方和服从卡方分布。

R语言中，卡方分布相关函数有`dchisq(`（概率密度函数）、`pchisq(`（累积分布函数）、`qchisq(`（分位数函数）和`rchisq(`（随机样本生成函数）。

R语言常用函数

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语言基本统计分析方法(包及函数)

R语言基本统计分析方法（包及函数）R语言是一种非常强大的统计分析工具，它提供了丰富的包和函数来进行各种统计分析。

下面是一些常用的R语言基本统计分析方法、包和函数：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据集中的变量进行总结和概括的过程。

R语言中一些常用的描述性统计方法包括：求和（sum），均值（mean），中位数（median），最小值（min），最大值（max），方差（var），标准差（sd），频数（table）等。

这些函数都是基本的内置函数，无需额外加载包。

2.t检验：t检验是用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。

R语言中可以使用t.test(函数进行t检验。

该函数接受两个向量作为输入，分别表示两个样本的数据，然后返回t值、自由度、p值和置信区间等结果。

3.方差分析：方差分析（ANOVA）是用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。

在R语言中，可以使用aov(函数进行方差分析。

该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回方差分析的统计结果。

4.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的相关性。

在R语言中，可以使用cor.test(函数进行相关分析。

该函数接受两个向量作为输入，然后返回相关系数、p值和置信区间等结果。

5.线性回归分析：线性回归分析用于建立一个线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。

R语言中可以使用lm(函数进行线性回归分析。

该函数接受一个公式作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回回归模型的统计结果。

6.非线性回归分析：非线性回归分析用于建立一个非线性模型来描述因变量和自变量之间的关系。

R语言中可以使用nls(函数进行非线性回归分析。

该函数接受一个公式和初始参数作为输入，然后返回拟合的非线性模型。

7.生存分析：生存分析用于研究时间数据和生存率之间的关系。

在R语言中，可以使用survival包进行生存分析。

survival包提供了一系列生存分析的函数，如生存曲线绘制、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等。

r语言常用函数

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语句常用函数汇总

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软件画图常用函数及参数

R软件画图常用函数及参数R语言是一种强大的统计和绘图语言，它提供了丰富的函数和参数来进行数据可视化。

下面是一些常用的R软件画图函数及其参数的介绍：1. plot(函数：plot(函数是R中最基本的绘图函数之一，可以绘制散点图、折线图、柱状图等各种类型的图形。

参数：-x：要绘制的数据的x轴值-y：要绘制的数据的y轴值- type：图形类型，例如"p"代表散点图，"l"代表折线图- main：图形的主标题- col：点或线的颜色- pch：点的形状- lwd：线的宽度- xlim：x轴的范围- ylim：y轴的范围2. hist(函数：hist(函数用于绘制直方图，可以展示数据的分布情况。

参数：-x：要绘制直方图的数据- breaks：直方图的分割数，或者是分割点的向量- main：图形的主标题- col：直方图的颜色- xlim：x轴的范围- ylim：y轴的范围3. boxplot(函数：boxplot(函数用于绘制箱线图，可以显示数据的分布、中位数、四分位数等统计信息。

参数：-x：要绘制箱线图的数据- main：图形的主标题- col：箱线图的颜色- xlim：x轴的范围- ylim：y轴的范围4. barplot(函数：barplot(函数用于绘制柱状图，可以展示不同组别之间的比较。

参数：-x：柱状图的高度或数据- main：图形的主标题- col：柱状图的颜色- xlim：x轴的范围- ylim：y轴的范围5. plotly(函数：plotly(函数用于创建交互式的图形，可以通过鼠标和键盘进行缩放、旋转和放大等操作。

参数：-x：要绘制的数据的x轴值-y：要绘制的数据的y轴值- type：图形类型，例如"scatter"代表散点图，"line"代表折线图- mode：交互模式，例如"lines"代表线条，"markers"代表点- marker：点的样式参数，如颜色、大小等- hoverinfo：鼠标悬停时显示的信息。

r语言数据整理常用函数

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语言常用函数

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：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;二、函数function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用.C,.Fortran：调用C或者Fortran 子程序的动态链接库;Recall：递归调用 browser,debug,trace,traceback：程序调试options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参nargs：参数个数 stop：终止函数执行：指定退出时执行 eval,expression：表达式计算：表达式计算计时 invisible：使变量不显示menu：选择菜单字符列表菜单其它与函数有关的还有：delay,,deparse,,dput,environment ,,formals,,interactive,,,, ,,,,,name,parse,su bstitute, ,warning,machine;三、输入输出cat,print：显示对象sink：输出转向到指定文件dump,save,dput,write：输出对象scan,,load,dget：读入四、工作环境ls,objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象q,quit：退出系统 .First,.Last：初始运行函数与退出运行函数;options：系统选项 ,help,,apropos：帮助功能data：列出数据集统计计算一、统计分布每一种分布有四个函数：d――density密度函数,p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数;比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm;下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：norm：正态,t：t分布,f：F分布,chisq：卡方包括非中心unif：均匀,exp：指数,weibull：威布尔,gamma：伽玛,beta：贝塔lnorm：对数正态,logis：逻辑分布,cauchy：柯西,binom：二项分布,geom：几何分布,hyper：超几何,nbinom：负二项,pois：泊松signrank：符号秩,wilcox：秩和,tukey：学生化极差二、简单统计量sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR四分位间距等为统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等;三、统计检验R中已实现的有,,;四、多元分析cor,,var：协方差阵及相关阵计算biplot,：多元数据biplot图cancor：典则相关 princomp：主成分分析hclust：谱系聚类 kmeans：k-均值聚类cmdscale：经典多维标度其它有dist,mahalanobis,;五、时间序列ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗六、统计模型lm,glm,aov：线性模型、广义线性模型、方差分析。

r语言函数

r语言函数
R语言函数是一种强大的计算机编程语言，可以用于创建、组织和管理复杂的数学和统计信息。

R语言函数功能十分强大，通过使用函数，可以对指定的输入作出反应、执行一些复杂的计算以及由此生成报告。

尽管R语言中的函数提供了很多功能，但是更重要的是，它们能够有效地促进数据处理，如数据清洗、报表制作、绘图等操作。

R语言中的函数可以分为常用函数和用户自定义函数两大类。

常用函数包括求平均数、求和、对矩阵求逆等功能；用户自定义函数则是由用户自己定义的，可以完成特定功能。

R语言函数的定义包括函数名、参数列表和函数体三部分。

函数名是函数的标识，它根据需要可以由用户自定义；参数列表包含了函数接受的参数，可以是变量或其他数据类型；最后，函数体则是函数要完成的功能，可以包含多个函数调用、输出语句等。

R语言函数的定义完成后，即可正式使用。

在调用函数时，可以让函数接受参数，以便将这些参数作为输入，并返回最终的输出结果。

R语言函数的工作原理非常容易理解，它们不仅能够有效地提高数据处理的效率，还能够为用户提供便捷的服务。

此外，R语言函数可以改善程序的可维护性和可重用性，从而让用户在处理复杂数据时可以重复使用相同的函数，从而节省许多开发时间。

总之，R语言函数是一种重要的计算机编程语言，可以有效地帮助用户实现复杂的数据处理，以及提高程序的可维护性和可重用性。

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R语言：常用函数(更新版)

数据结构一、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，format C：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”数组应用函数数学相关计算一、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。

摘抄-R语言常用数学函数

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。

r语言处理excel常见函数

在R语言中，处理Excel文件的主要库是`readxl`和`openxlsx`。

以下是一些常用的函数：1. **readxl::read_excel()**: 这是最常用的函数，用于从Excel 文件中读取数据。

```Rlibrary(readxl)data <- read_excel("path/to/your/file.xlsx")```2. **openxlsx::read.xlsx()**: 这个函数与`read_excel()`类似，但有一些额外的功能，如选择工作表和范围。

```Rlibrary(openxlsx)data <- read.xlsx("path/to/your/file.xlsx", sheet = 1) # 读取第一个工作表```3. **writexl::write_excel()**: 这个函数用于将数据写入Excel 文件。

```Rlibrary(writexl)write_excel(data, "path/to/your/new_file.xlsx")```4. **openxlsx::write.xlsx()**: 这个函数也用于将数据写入Excel文件，但有一些额外的功能，如选择工作表和范围。

```Rlibrary(openxlsx)write.xlsx(data, "path/to/your/new_file.xlsx", sheetName = "Sheet1") # 写入到名为"Sheet1"的工作表```5. **openxlsx::addDataFrame()**: 这个函数用于向现有的Excel 工作表中添加数据框。

```Rlibrary(openxlsx)addDataFrame(data, "path/to/your/existing_file.xlsx",sheetName = "Sheet2") # 添加到名为"Sheet2"的工作表```6. **openxlsx::addGrob()**: 这个函数用于向现有的Excel工作表中添加复杂的图形对象。

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