R软件基础

合集下载

作图基础-R软件操作基础培训课件

使用R进行常见统计分析，包括描述统计、假设检验和回归分析等。
数据可视化与结果输出
图表可视化
使用R语言进行图表绘制，展示数据分布、趋势和关系。
结果输出
数据故事讲述
学习如何将分析结果输出为报告、图像或HTML等形式。
通过数据可视化和分析结果，讲述数据背后的故事，并向他人展示。
作图基础-R软件操作基础培训课件
R软件是一种强大的数据分析和可视化工具。本课程将介绍R软件的基础知识，包括软件的安装与配置、R语言的基本语法、数据处理与分析，以及数据可视化和结果输出。
软件介绍
1 强大的功能
R软件提供了丰富的统计分析和数据可视化功能，可用于各种领域的数据处理和决策支持。
导出数据
使用write.csv函数将R中的数据导出为CSV 文件。
处理缺失数据Leabharlann 学习如何处理数据中的缺失值，使用合适的方法填充或删除缺失数据。
数据处理与分析
1
数据清洗
使用R语言进行数据清洗，包括删除重复值、处理异常值等。
2
数据变换
学习如何对数据进行归一化、标准化和离散化等常见数据变换操作。
3
统计分析
3 条件语句
了解如何使用条件语句进行条件判断和控制程序流程。
数据类型与数据结构
1 向量
学习如何创建和操作数值型、字符型和逻辑型的向量。
2 矩阵
了解如何创建和操作二维表格形式的数据结构。
3 数据框
掌握处理和分析多维数据的常用数据结构。
数据导入与导出
读取CSV文件
使用read.csv函数从CSV文件中将数据读入到R中。
RStudio是一个流行的R集成开发环境，可以提供更好的用户体验和代码编辑功能。

r语言的使用步骤 -回复

r语言的使用步骤-回复R语言的使用步骤R语言作为一种广泛使用的统计分析和数据可视化工具，被广泛应用在各个领域，如数据科学、生物统计学和金融分析等。

本文将详细介绍R语言的使用步骤，以帮助初学者快速上手并进行数据分析和可视化。

1. 下载和安装R软件首先，需要从R官方网站（2. 安装R集成开发环境（IDE）尽管R语言可以通过命令行界面来运行脚本，但使用一个集成开发环境（IDE）可以提供更好的使用体验。

RStudio是一个流行的R IDE，可以从其官方网站（3. 学习R语言基础知识在开始使用R之前，需要学习一些基本的R语言知识。

可以通过在线教程、书籍或视频教程来学习R语言的基础知识，掌握R语言的数据结构、函数和控制流程等重要概念。

4. 打开RStudio安装完RStudio后，可以双击桌面上的RStudio图标打开该IDE。

RStudio界面分为四个主要部分：源代码编辑器、控制台、环境/历史记录和帮助文档。

源代码编辑器用于编写R脚本，控制台用于运行和调试代码，环境/历史记录显示当前R环境的变量和历史命令，帮助文档提供有关函数和包的信息。

5. 编写R脚本在源代码编辑器中，可以输入和编辑R脚本。

R脚本是一系列的R语句，以帮助完成特定的任务。

可以使用RStudio的自动完成功能来加快编写代码的速度，并使用代码折叠功能来组织脚本。

6. 运行R脚本在编辑好R脚本之后，可以使用RStudio的快捷键（如Ctrl + Enter）或点击控制台右上角的"Run"按钮来运行脚本。

R语句将逐行在控制台中执行，并输出结果。

7. 使用R包R语言拥有丰富的扩展包和库，用于增强R的功能。

可以使用install.packages()函数安装或使用已经安装的包。

然后可以使用library()函数加载所需的包，以便可以使用其中的函数和工具。

8. 进行数据分析与可视化利用R语言进行数据分析和可视化是它最强大的功能之一。

R语言入门(经典)

以vegan包为例，CRAN提供了： Package source: vegan_1.15-3.tar.gz MacOS X binary: vegan_1.15-3.tgz Windows binary: vegan_1.15-3.zip Reference manual: vegan.pdf 等 Window平台下程序包为zip文件，安装时不要解压缩。
查看帮助文件
1 help("t.test") 2 ?t.test 3 help.search("t.test") 4 apropos("t.test") 5 RGui>Help>Html help 6 查看R包pdf手册
帮助文件的内容
以lm函数为例： lm(stats) #函数名及所在包 Fitting Linear Models # 标题 Description #函数描述 Usage # 默认选项 Arguments # 参数 Details # 详情 Author(s) # 作者 References # 参考文献 Examples # 举例
boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays) boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "red")
R函数调用及其选项
函数的调用方法, 函数名+() 如 plot(), lm(),并将对象放入括号中，“=”表示设定参数。例如：
txt文件，制表符间隔 csv文件，逗号间隔一些R程序包（如foreign）也提供了直接读取 Excel, SAS, dbf, Matlab, spss, systat, Minitab文件的函数。

《R软件基本操作》课件

R软件的应用领域
01
统计学研究
R软件在统计学领域的应用非常广泛，包括科研、教学和实际应用
。
03
金融领域
R软件在金融领域的应用也非常广泛，包括风险评估、投资组合优
化、股票价格分析等。
02
数据挖掘和机器学习
R软件提供了大量的数据挖掘和机器学习算法，可以帮助用户进行数据分类、聚类、预测等任务。
04
1
函数参数
通过`...`传递可变数量的参数，使用`arg()`函数获取函数
参数的值。
函数返回值
使用`return()`函数返回函数的值。
函数文档
使用`?`和`??`获取函数的帮助文档。
程序调试与优化
错误处理
使用`try()`和`tryCatch()`函数处理运行时错误。
日志记录
使用`message()`和`warning()`函数记录程序运行过程中的信息或警告。
变量与向量
总结词
变量定义、向量创建、向量操作
总结描述
介绍如何定义变量和创建向量，以及向量的基本操作，如赋值、索引、数学运算等。
矩阵与数组
总结词
矩阵创建、数组操作、矩阵运算
总结描述
介绍如何创建矩阵和数组，以及矩阵和数组的基本操作，如赋值、索引、矩阵运算等。同时，通过实例演示矩阵运算在数据分析中的应用。
数据整理
讲解如何对数据进行重新排列、排序、分组和合并等操作，以方便后续的数据分析和可视化。
数据筛选与排序
要点一
数据筛选
介绍如何使用R的条件语句和逻辑运算符筛选出符合特定条件的数据。
要点二
数据排序
讲解如何对数据进行升序和降序排序，以及如何根据多个变量进行排序。

R语言基础与数据科学应用

社交网络可视化
R语言提供了许多可视化工具，如`igraph`包，用于绘制社交网络图，帮助我们更好地理解网络结构和节点间的关系。
03
社交网络数据清洗
R语言提供了强大的数据处理和分析能力，可以用于处理和清洗社交网
络数据，如处理缺失值、异常值和重复数据等。
自然语言处理
文本预处理
R语言中的`stringr`、`tm`等包提供了文本清洗、分词、去除停用词等功能，为后续的文本分析和挖掘打下基础。
金融数据可视化
R语言中的`ggplot2`、`plotly`等包提供了丰富的可视化选项，可以绘制各种金融图表，如蜡烛图、折线图等。
风险管理
R语言可以用于金融风险管理，如计算VaR （Value at Risk）值，进行风险评估和预警。
生物信息学分析
基因表达数据分析
R语言可以用于处理和分析基因表达数据，如差异表达基因的筛选和富集分析。
05
机器学习与数据挖掘
分类算法的应用
支持向量机（SVM）
用于解决二分类问题，通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。
决策树
通过构建树状图来对数据进行分类，每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶子节点表示一个类别的分类结果。
R语言基础与数据科学应用
目录 CONTENT
• R语言简介 • R语言基础 • 数据处理与清洗 • 数据可视化 • 机器学习与数据挖掘 • 案例分析与实践
01
R语言简介
R语言的发展历程
起源
R语言由新西兰奥克兰大学的
Robert
Gentleman和Ross
Ihaka于1993年开发，旨在提供

R基础1

§1.1 引言一、什么是 R1．R 是一个有着统计分析功能和强大作图功能的软件系统2．R 是面向对象的数学编程编程语言 S 语言的一种实现3．R 是 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman于 1996 年创立，由全世界的统计学家共同维护 4．R 是完全免费的5．R 的语法和函数格式与 SPlus 非常相似二、R的优点1．使用容易、灵活2．总是处于统计知识的最前沿3．完全免费4．在命令行交互平台（R 的控制台）中使用三、R的下载与安装1．http://www.r2．Download, Packages: “CRAN”(Comprehensive R Achive Network)3．链接到某个镜像点4．Download and Install R: “windows” à“base”5．Download R 2.11.1 for windows6．安装并运行 R。

但在解决一些复以上安装过程只安装 R 的核心部份和一些基本程序包（大约 25 个）杂问题时，我们需要的函数可能不在基本程序包中，这些函数所在的程序包要从 R 的官方网站上下载并安装到你的磁盘上。

这些附加程序包在使用前还要从磁盘加载到活动内存中（基本程序包是内置的，在运行 R 时就已经加载了）。

下载和安装附加程序包可通过程序包菜单中的菜单命令来完成，加载附加程序包既可通过通过程序包菜单中的菜单命令来完成，也可用 library()函数来实现，这个函数的参数为要加载的附加程序包名。

四、R的工作原理1．R 是一种解释型语言，而不是编译型语言2．R 的语法非常简单直观，通过一些运算符和函数来对对象进行操作3．R 的运算符有：算术、比较、逻辑4．R 的函数总是带有圆括号。

如果只输入函数名而不带圆括号，则会显示该函数的 R 代码内容，圆括号中可以有参数，也可以没有参数。

R 的参数有缺省设定，使用缺省设定的参数不用输入。

快速学会使用R软件进行数据分析

快速学会使用R软件进行数据分析R是一种流行的统计分析和数据可视化软件，在数据科学和统计建模领域被广泛使用。

通过全球开源社区的贡献，R拥有众多强大且广泛应用的软件包，可以执行各种数据分析任务。

以下是一个快速学习使用R进行数据分析的指南。

2.了解R基本语法：R语言的基本语法与其他编程语言类似。

学习基本的R语法，如变量创建、数据类型和基本运算符等。

3. 数据导入：使用R导入数据是数据分析的第一步。

R可以导入各种格式的数据，包括CSV、Excel、文本文件和数据库等。

使用相关的函数和软件包将数据加载到R工作区中。

4.数据概览和预处理：在进行分析之前，对数据进行初步概览和清理是很重要的。

使用R中的函数和技术来检查数据的结构、缺失值和异常值等问题，并进行数据清洗和预处理。

5.描述性统计分析：使用R计算数据的统计指标，如均值、中位数、标准差和频率分布等。

通过使用R软件包中的函数，可以轻松进行描述性统计分析。

6. 数据可视化：R是一个功能强大的数据可视化工具。

学习使用R 中的函数和软件包，如ggplot2，可以创建各种类型的图表，如直方图、散点图和箱线图等。

数据可视化有助于理解数据的分布和关系。

7.统计分析：R是一个强大的统计分析工具。

学习使用R中的函数和包进行常见的统计分析，如假设检验、线性回归和方差分析等。

掌握基本的统计方法，可以解释数据之间的关系。

8. 机器学习和数据挖掘：使用R进行机器学习和数据挖掘是R的一个重要应用领域。

学习使用R中的软件包，如caret和randomForest，可以进行分类、回归和聚类等机器学习任务。

9.高级分析和建模：当您对基本的统计分析和机器学习技术感到舒适时，您可以学习更高级的数据分析和建模技术。

使用R软件包进行时间序列分析、因子分析和结构方程建模等。

10.解决问题和求助：在学习和使用R过程中，您可能会遇到问题。

R 拥有庞大的用户社区和丰富的文档资源。

您可以通过在R网络论坛和社交媒体上寻求帮助，来解决您遇到的问题。

R软件介绍(1)R基础知识介绍

3 R 的基本概念对象函数包
4 获取帮助 R 的帮助系统
5 R 运行方式和编辑器运行方式编辑器
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 2 / 25
为什么要使用 R 软件
1 为什么要使用 R 软件
R 是什么
R 的优点
R 的缺点
学习策略
2 R 的安装与启动
> demo >q
5 下面我们主要讨论一下数据对象
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 14 / 25
R 的基本概念对象
对象创建、列出和删除
1 创建对象：用赋值符 ( <- 或者 =)
> a <- 1 > b = "znufe" >b
[1] "znufe"
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 5 / 25
R 的缺点
为什么要使用 R 软件 R 的缺点
1 R 相对有较大的学习难度 2 R 相对需要较多的统计背景知识 3来自R 的分析结果输出有时需进一步转换
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 11 / 25
R 的安装与启动 R 程序启动
R 程序初步印象
1 开始部分给出了一些基本信息 2 尝试一些例子 (demo)
> demo() > demo(lm.glm) > demo(persp) 3 退出 R，保存工作 > q()

R软件基本操作范文

R软件基本操作范文R是一种被广泛应用于数据分析和统计建模的开源编程语言和环境。

它提供了丰富的函数库和工具，使得用户能够更轻松地处理和分析数据。

下面是R软件的一些基本操作。

2.R命令行界面：启动R软件后，可以看到R命令行界面，用户可以在命令行中输入R代码进行操作。

3.R代码和注释：R代码以符号“>”开头，例如输入"+"符号进行加法运算，可以输入："5+3"。

而注释以符号"#"开头，可以用来解释代码的用途。

4.基本数学运算：R可以用来进行基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。

例如，输入代码："5+3"，R将返回结果85. 数据类型：R支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑和因子等。

可以使用函数typeof(来查看数据的类型。

6.变量和赋值：在R中，可以创建变量来存储数据，并使用赋值运算符“<-”或“=”将值赋给变量。

例如，输入代码："x<-5"，将创建一个名为x的变量，并将值5赋给它。

7.向量：R中的向量是一组具有相同数据类型的对象。

可以使用c(函数创建向量，并使用索引来访问和修改向量的元素。

例如，输入代码："x<-c(1,2,3,4,5)"，将创建一个名为x的向量，并将1、2、3、4、5赋给它。

8. 矩阵：R中的矩阵是一个二维的数据结构，其中的元素具有相同的数据类型。

可以使用matrix(函数创建矩阵，并使用索引来访问和修改矩阵的元素。

9. 数据框：R中的数据框是一种用于存储和操作结构化数据的对象。

可以使用data.frame(函数创建数据框，并使用$符号来访问和修改数据框的列。

10. 列表：R中的列表是一种可以包含不同类型对象的容器。

可以使用list(函数创建列表，并使用$符号来访问和修改列表的元素。

11. 条件语句：R中的条件语句用于根据给定的条件执行不同的操作。

统计软件R基本操作及简单画图

灵活的编程语言
R语言是一种解释型语言，语法简洁，易于学习和掌握。
R软件的应用领域
数据挖掘与机器学习
R软件广泛应用于数据挖掘、机器学习和人工智能领域。
生物信息学
在生物信息学领域，R软件被广泛用于基因组学、蛋白质组学等数据分析。
金融
R软件在金融领域中用于风险评估、投资组合优化等方面。
社会科学
在社会科学研究中，R软件常用于调查数据分析、经济建模等。
统计软件R基本操作及简单画图
• R软件简介 • R语言基础 • R语言基本操作 • R语言简单画图
01
R软件简介
R软件的发展历程
起源
R软件起源于1993年，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和 Robert Gentleman共同开发。
成长
随着R软件的开源性质，越来越多的开发者为其贡献代码和功能，使其成为统计分析领域的强大工具。
除法
使用“/”进行除法运算。例如，`x / y`将x除以y。
逻辑运算符和比较运算符
逻辑运算符
使用“&”表示逻辑与，使用“|”表示逻辑或。例如，`x > y & x < z`表示x 大于y并且x小于z。
比较运算符
使用“>”、“<”、“>=”、“<=”等比较运算符进行比较。例如，`x > y` 表示x大于y。
总结词：用于展示数据的分布、中位数、四分位数等统计指标。
boxplot(data$income) ```
饼图
总结词
用于展示各部分在总体中所占的比例。
详细描述
在R中，可以使用`pie()`函数来创建饼图。例如，要绘制一个饼图展示各年龄段人口比例，可以使用以下代码

R语言入门——软件简介及实操

5
下载和安装R
The Comprehensive R Archive Network R主页 /
Windows版本下载：
简称CRAN，提供下载安装程序和相应软件包。
6
图1 R软件首页 /
7
菜单栏快捷按钮
逻辑运算与、或、非
!, &, &&, |, ||
31
R的函数
R是一种解释性语言，输入后可直接运行，类似于 linux 下的cp,rm，mv等命令。
函数命令形式：
function(对ຫໍສະໝຸດ ，选项= ) #每一个函数执行特定的功能，后面紧跟括号。例如：平均值 > mean(c(1,2,4)) # 计算这一组向量的均值 [1] 2.333333 R的函数是面向对象来执行。
...
备注：后续课程会详细介绍
34
练习三数学运算
> a <- 2+2 # 将 2+2 的结果赋值给变量a > a # 展示变量a的值 [1] 4 > a < 4 # a 小于4 [1] FALSE # 结果为假 > b <-c (1,4,7) # 生成数组（1,4,7）并赋值给变量b > b [1] 1 4 7 > c <- rnorm(3) # 生成3个随机数赋值给变量c > c [1] 0.6252384 -0.2690583 0.9649787 > rm(c) # 删除变量c > c 错误: 找不到对象‘c'
4
R软件简介
1. R是开源软件，代码全部公开，对所有人免费。
2. R可在多种操作系统下运行，如Windows、 MacOS、多种Linux和UNIX等。 3. R需要输入命令，可以编写函数和脚本进行批处理运算，语法简单灵活。

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软件教程

r软件教程R软件教程（500字）R是一种开源的统计分析软件，被广泛用于数据分析和数据可视化。

本教程将介绍R软件的基本操作和常用功能，帮助读者快速入门。

首先，要使用R软件，我们首先需要安装R。

在R官网上，可以下载到最新的R安装包。

安装完成后，我们就可以打开R控制台。

R控制台是R软件的主界面，我们可以在控制台中输入命令，并执行这些命令。

R的基本语法是使用代码来执行操作。

我们可以使用R的代码编辑器来编写代码，然后通过执行来实现。

R的代码可以直接在控制台中输入执行，也可以保存在一个.R文件中，然后通过source函数执行。

R软件有很多常用的数据结构和数据类型。

其中，最常用的是向量和矩阵。

向量是一组有序的数据元素，而矩阵是二维的数据结构。

我们可以使用R来创建、操作和处理这些数据结构。

在R中，我们可以对向量和矩阵进行各种数学运算和统计分析。

R提供了丰富的函数和包，可以进行数值计算、插值、拟合、统计模型等。

我们可以通过调用这些函数来实现不同的功能和操作。

此外，R还提供了强大的数据可视化功能。

我们可以使用R的绘图函数来制作各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等。

通过这些图表，可以更直观地展示数据的分布和趋势。

除了基本的操作和功能，R还有许多高级的特性和技巧。

比如，R支持函数式编程、数据处理管道、代码调试等。

这些特性和技巧可以帮助我们更加高效地使用R软件。

总结起来，R是一个功能强大的统计分析软件，可以帮助我们进行数据分析和数据可视化。

通过本教程的学习，读者可以掌握R的基础知识和常用功能，进一步提升自己的数据分析能力。

希望读者能够善用R软件，从中获得更多的收获和成就。

《R软件基本操作》课件

灾情展示
制作动态图表，描绘风暴和火灾的发展轨迹和受灾程度。
R的优势
开源自由
细节完全可见，适合数据科学家和编程人员使用。
强大通用
可进行数据处理、模型建立和图形可视化等任务。
易于操作
简单直观的语言，阅读学习曲线易于掌握。
广泛应用
在数据分析、机器学习、人工智能等领域得到普遍应用。
应用案例
1
数据分析
探究不同省份的经济指标和社会因素对居民收入的影响。
《R软件基本操作》PPT 课件
R软件是一款流行的数据分析和可视化工具。本课件将介绍它的基本操作、特点和优势，以及安装、配置和语法。
数据结构
变量
了解变量的类型、赋值和运算。
数据框
熟悉数据框的创建、子集和变换。
矩阵
学会矩阵的构造、运算和特点。
列表
知晓列表的生成、拆分和合并。
基本语法
向量
使用c函数创建、操作和输出向量。
循环语句
掌握for、while等语句在R中的运用和嵌套。
条件语句
熟记if-else和switch case的语法和用法。
函数定义
编写高效和可读性强的函数，提高R编程能力。
可视化
条形图
学习barplot函数，绘制一维和二维条形图。
散点图
掌握plot函数，绘制散点图和调整视觉效果。
直方图
了解hist函数，展示数据分布特征。
数据分析1Fra bibliotek数据清洗
识别和处理缺失值、异常值和重复值。
数据转换
2
应用dplyr包，进行数据过滤、排序和汇
总。
3
统计分析
掌握t.test、cor.test、anova等函数，进行统计检验和分析。

R软件简介

矩阵的维数问题
dim(A)
nrow(A) ,ncol(A)
#获得维数,返回向量
#获得行数和列数 #访问各维名称
rownames(A), colnames(A)
向量和数组/矩阵的转化: 只要定义向量的维数即可实现向量和数组转化 c=1:12; a=matrix(c, nrow=2,ncol=6) dim(c)=c(3,4) b=as.vector(c) A=diag(c(1,4,5)) #以向量为对角元生成对角矩阵 a=diag(A) #获取矩阵的对角元
列表是一种特殊的对象集合，各元素类型任意
生成： list(name1=value1, …, namen=valuen)
访问/修改：对象名[[下标]] 或对象名$namei
stu=list(age=16, name=“Jim”, interests=c(“swimmng ”,”drawing”)) stu[[2]] stu$name stu$name=“john”
D1=read.table(“d:\\d1.txt”,header=TRUE) D2=read.table(“clipboard”) 数据 #从剪贴板中获得文本
计算的数据保存成文本文件
write.table(data, file=“”)
#纯文本格式
write.table(D,file=“e:\\d.txt”)
names(stu) #得到所有的对象名
数据框是R的一种数据结构，以矩阵形式保存数据各列类型可以不同，每列为一变量，每行为样品
各列长度相等 data.frame( )
stu=data.frame(name=c('Tom', 'Rose'), age=c(30,32)) names(stu) colnames(stu) rownames(stu) attach(x) #得到所有的变量名 #列名，同上 #得到行名 #把数据框中的变量链接到内存中

R软件介绍(1)R基础知识介绍

2 包是存放在库中，每个包对应一个文件夹
3 包按照重要程度可以分为：
1 核心包 (Core Packages): 共有 12 个包：base, compiler, datasets, graphics, grDevices, grid, methods, parallel, splines, stats, stats4, tcltk，其中最重要的是 base 包
3 R 的基本概念对象函数包
4 获取帮助 R 的帮助系统
5 R 运行方式和编辑器运行方式编辑器
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 2 / 25
为什么要使用 R 软件
1 为什么要使用 R 软件
R 是什么
R 的优点
R 的缺点
学习策略
2 R 的安装与启动
> demo >q
5 下面我们主要讨论一下数据对象
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 14 / 25
R 的基本概念对象
对象创建、列出和删除
1 创建对象：用赋值符 ( <- 或者 =)
> a <- 1 > b = "znufe" >b
[1] "znufe"
金林 (中南财经政法大学)
R 软件介绍 (1)：R 基础知识介绍
2017 年秋 4 / 25
R 的优点
为什么要使用 R 软件 R 的优点
1 R 是开源软件 (免费软件) 2 R 可以减少大量重复性操作 3 R 可以用于可复制化研究 4 R 可以对分析结果进一步加工 5 R 功能强大、更新快、使用者越来越多 6 R 具有强大的图形功能 7 R 可以在包括 Unix，Linux，Windows，Mac OX 等多种平台下运行

RStudio介绍及入门

Hello，这⾥是⾏上⾏下，我是喵君姐姐~上⼀期写了R语⾔的⼊门及安装，得到了很多⼩伙伴的喜欢。

在忙完了毕业之后，终于有时间可以抽空写R语⾔系列的教程啦！R是统计领域⼴泛使⽤的⼯具，属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、源代码开放的软件，是⽤于统计计算和统计绘图的优秀⼯具。

⽽RStudio是R的集成开发环境，界⾯更加丰富实⽤，使⽤起来更加⽅便。

图1 R界⾯图2 RStudio 界⾯（类似Matlab）R的界⾯相对⽐较简洁，RStudio界⾯呈现的信息更丰富⼀些，⽐如历史记录，变量列表，脚本，图形显⽰界⾯等。

1 函数R是⼀种解释性的语⾔，直接在命令窗格输⼊语句就可以执⾏，语句功能多通过函数实现。

R语⾔中的函数基本形式：函数（输⼊数据，参数=）。

每⼀个函数执⾏特定的功能（跟⼤部分语⾔⼀样），后⾯紧跟括号，例如：平均值 mean()求和 sum()排序 sort()箱线图 boxplot()函数调⽤举例：boxplot( )图3 绘制箱线图图4 箱线图函数命令执⾏结果2 数据输⼊函数的调⽤是实现多种命令的基础，接下来看⼀下如何进⾏数据输⼊，进⾏统计分析不可避免的需要导⼊外部数据。

1）直接在控制台输⼊数据。

图5 数据较少可以⼿动输⼊2）外部数据输⼊。

最为常⽤的数据读取⽅式是⽤read.table() 函数或read.csv()函数读取外部txt或csv格式的⽂件。

注：有时候我们可以直接读取excel⽂件，但可能打开是空⽂件。

读取xlsx后缀的⽂件，需要配置java环境，读⼤数据速度很慢，适合⼩数据、实验式，以及可以⾃由配置java环境的地⽅。

通常可以把excel⽂件转化为.csv的⽂件。

操作简单，不⽤配置java环境，适⽤于有⼀定数据量，但是数据格式整齐的⽂件。

举例：>DATA <- read.csv('路径',header= TRUE, sep = ',') #读取.csv⽂件注：header，是否将第⼀⾏作为变量名sep，以“，”为数据间隔“#” R语⾔中的备注标志；类似Matlab中“%”3 元素引⽤1）向量内元素引⽤intake.pre[5]; #引⽤第5个元素intake.pre[c(3,5,7)] #引⽤第3，5，7个元素intake.pre[1:5]; #引⽤第1到5个元素intake.pre[-c(3,5,7)] #去除第3，5，7元素图6 向量内元素引⽤2）数据框内元素的引⽤举例：intake<- data.frame(intake.pre, intake.post) #整合上述数据引⽤数据框中的元素(1) $ 引⽤列，后⾯为列的名称。

RStudio统计编程软件使用教程

RStudio统计编程软件使用教程第一章：RStudio简介RStudio是一个强大的开源集成开发环境（IDE），用于进行统计分析和数据可视化。

它是基于R语言的核心并提供了一些方便的功能和工具，使得数据科学家和统计分析人员能够更轻松地处理和分析数据。

在本章中，我们将介绍RStudio的基本功能和界面。

RStudio的界面分为四个主要区域：源代码编辑器、工作区、控制台和文件相关工具。

源代码编辑器是主要工作区，用于编写和调试R代码。

工作区可用于查看和管理数据、环境变量和图形等对象。

控制台是R解释器的主要接口，可用于执行代码和查看输出。

文件相关工具提供了文件浏览器、包管理器和版本控制等功能。

第二章：RStudio的安装和配置在本章中，我们将介绍RStudio的安装和配置步骤。

首先，您需要从RStudio的官方网站（https：///）下载适合您操作系统的安装程序。

然后，按照安装向导的指示进行安装。

在完成安装后，打开RStudio并进行必要的配置。

在配置RStudio之前，您需要安装R语言环境。

可以从R官方网站（https：///）下载适合您操作系统的R安装程序。

安装R后，打开RStudio并进行以下配置：1. 设置默认工作目录：通过点击“工具”>“全局选项”>“一般”来设置默认工作目录。

选择您想要的目录，并确保在启动RStudio时自动设置。

2. 配置R库路径：通过点击“工具”>“全局选项”>“Packages”来配置R库路径。

您可以添加多个路径，以便RStudio能够搜索和加载您的R包。

3. 配置R解释器：通过点击“工具”>“全局选项”>“R”来配置R 解释器。

选择正确的R解释器路径，以确保RStudio正确连接到R 语言环境。

第三章：RStudio的基本操作在本章中，我们将介绍RStudio的基本操作。

1. 创建和运行脚本：在源代码编辑器中，使用新建文件按钮或快捷键Ctrl + Shift + N来创建一个新的脚本文件。