r语言自定义函数

r语言自定义函数
R语言是一种专业性强、功能强劲的统计计算以及数据分析软件，它
可以将文本、统计参数和科学计算融为一体，是统计分析处理的首选
语言，已经被无数工作者发掘，使用R语言可以进行大量的统计和数
据分析，下面就R语言的自定义函数做一个简单的介绍。

一、自定义函数的概念
自定义函数是R语言中的一种通用概念，它允许用户把一系列处理过
程封装成一个函数（function），从而可以不用每次都输入同样的代码，只需要直接使用函数。

函数有输入参数和返回值，也可以选择内部定
义的默认参数或者返回参数的值。

二、定义自定义函数使用的步骤
1、定义函数：首先，使用函数操作定义一个新函数，格式是：
func_name <- function(args){func_body}，如：calc_mean <-
function(Y){mean(Y);}
2、调用函数：之后就可以使用定义的函数，比如计算均值，就可以调
用calc_mean函数：calc_mean(Y)，而不用每次都写mean(Y)。

3、分析结果：当完成函数调用时，可看到返回的值，然后可以通过打印，分析或者保存计算结果。

三、R语言中的常见自定义函数
1、aggregate函数
aggregate函数主要是使用汇总数据，它可以根据一组变量定义多组变量，并应用你指定的函数到每个组，比如可以根据年份和月份，计算每个月的总和。

2、by函数
by函数类似于aggregate函数，但by函数主要用于多重循环，可以应用函数到少于两个变量，也可以使用多个变量。

比如使用by函数，可以按照年份和价格，计算采购量。

3、for函数
for函数主要用来执行循环常见，它完成对一系列对象的重复操作，其格式为：for(i in seq_along(vector)){expr}，如for(i in 0:5){print(i)}就打印出0-5之间的所有数字。

四、自定义函数的优势
1、节约时间：自定义函数可以减少代码的冗余，减少每次计算的工作量，从而节约时间。

2、效率高：自定义函数可以大大增强数据分析的效率，写出不必要重复无谓的代码。

3、可读性强：自定义函数可以把代码整合到一起，提高可读性，让他人更容易理解。

总结：
R语言自定义函数是R语言中一种很重要的概念，它可以把复杂的数据分析过程封装成一个函数，可以大大节省时间，只需要一次输入函数就可以完成多次的重复用户，对数据分析也有重大的助益。

如何正确的使用自定义函数，多掌握一些定义函数的步骤，更能体现R语言强大的数据处理能力。