R语言常用函数汇总

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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语言数学函数

r语言数学函数标题：深入了解r语言中的数学函数作为一位r语言的使用者，熟悉并灵活应用各种数学函数是必要的。

在本文中，我们将深入了解r语言中的数学函数，并提供一些常见的实例供大家参考。

一、 r语言中的基本数学函数1. 加、减、乘、除在r语言中，加法使用“+”符号，减法使用“-”符号，乘法使用“*”符号，除法使用“/”符号。

例如：a <- 5 + 2 # 加b <- 5 - 2 # 减c <- 5 * 2 # 乘d <- 5 / 2 # 除print(a) # 输出结果为7print(b) # 输出结果为3print(c) # 输出结果为10print(d) # 输出结果为2.52. 幂运算在r语言中，幂运算使用“^”符号。

例如：e <- 2^3 # 2的3次幂print(e) # 输出结果为83. 取模运算在r语言中，取模运算使用“%%”符号。

例如：f <- 5 %% 2 # 取5除以2的余数，结果为1print(f) # 输出结果为14. 取整和四舍五入在r语言中，取整使用函数floor()或ceiling()，四舍五入使用函数round()。

例如：g <- floor(2.7) # 取整，结果为2h <- ceiling(2.3) # 取整，结果为3i <- round(2.5) # 四舍五入，结果为3print(g) # 输出结果为2print(h) # 输出结果为3print(i) # 输出结果为35. 绝对值和取余数在r语言中，绝对值使用函数abs()，取余数使用函数abs()。

例如：j <- abs(-3) # 取绝对值，结果为3k <- sign(-5) # 取符号，结果为-1print(j) # 输出结果为3print(k) # 输出结果为-1二、 r语言中的高级数学函数1. 寻找最小值和最大值在r语言中，可以使用函数min()和max()来寻找向量或数据框中的最小值和最大值。

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语言基本函数、统计量、常用操作函数

R语⾔基本函数、统计量、常⽤操作函数先⾔：R语⾔常⽤界⾯操作帮助：help(nnet) = ?nnet =??nnet清除命令框中所有显⽰内容：Ctrl+L清除R空间中内存变量：rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前⼯作⽬录：getwd、setwd保存指定⽂件或者从磁盘中读取出来：save、load读⼊、读出⽂件：read.table、wirte.table、read.csv、write.csv1、⼀些简单的基本统计量[plain] copy1. #基本统计量2. sum/mean/sd/min #⼀些基本统计量3.4. which.min() #找出最⼩值的序号以上是单数列，如果是多变量下的呢？[plain] copy1. #多元数据2. colMeans() #每列,row是⾏（横向）3. colnames() #列名4. colSums() #列求和5. cov() #协⽅差阵6. cor() #相关矩阵7. cor.test() #相关系数abs绝对值sqrt平⽅根exp e^x次⽅log⾃然对数log2,log10其他对数sin,cos,tan三⾓函数sinh,cosh,tanh双曲函数poly正交多项式polyroot多项式求根对象操作：assign赋值操作，等同于“<-”rm删除对象ls显⽰内存中的对象str显⽰对象的内在属性或简要说明对象ls.str展⽰内存中所有对象的详细信息length返回对象中元素的个数names显⽰数据的名称，对于数据框则是列名字levels因⼦向量的⽔平dim数据的维度dim数据的维度nrow矩阵或数据框的⾏数ncol列数rownames数据的⾏名字colnames列名字class数据类型mode数据模式head数据的前n ⾏tail数据的后n ⾏summary显⽰对象的概要attrx 的属性类型is.na检测变量的类型is.nullis.arrayis.data.frameis.numericplexis.character 简单统计：max最⼤元素min最⼩元素range最⼩值和最⼤值组成的向量sum和prod元素连乘pmax向量间相同下标进⾏⽐较最⼤者，并组成新的向量pmin向量间相同下标进⾏⽐较最⼩者，并组成新的向量cumsum累积求和cumprod连乘cummax最⼤cummin最⼩mean均值weighted,mean加权平均数median中位数sd标准差norm正态分布fF 分布unif均匀分布cauchy柯西分布binom⼆项分布geom⼏何分布chisq.test卡⽅检验，进⾏独⽴性检验prop.test 对总体均值进⾏假设检验prop.test对总体均值进⾏假设检验shapiro.test正态分布检验t.test T检验，对总体均值进⾏区间估计aov⽅差分析anova⼀个或多个模型对象的⽅差分析2、向量向量在循环语句中较为⼴泛[plain] copy1. #向量2. #向量在循环语句中较为⼴泛3. M=vector(length = 8);M #⽣成⼀个长为8的布尔向量4. M[1]="1";M #赋值之后就会定义为字符5. M[1]=1;M #赋值之后，定义为数值逻辑向量使⽤[plain] copy1. y[y < 0] <- -y[y < 0] #表⽰将向量(-y)中与向量y的负元素对应位置的元素赋值给向量y中与向量y负元素对应的元素。

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语言基本操作函数

R语言基本操作函数1.变量变换as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x), plex(x),as.character(x),...转换变量类型；使用如下命令可得到全部列表，methods(as)factor()：将一个向量转化为一个因子2.变量信息is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.co mplex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2) dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑3.数据选取和操作which.max(x):返回x中最大元素的指标which.min(x):返回x中最小元素的指标rev(x):翻转x中所有的元素sort(x):升序排列x中的元素；降序排列使用：rev(sort(x))cut(x,breaks):将x分割成为几段（或因子）；breaks为段数或分割点向量match(x,y):返回一个和x长度相同且和y中元素相等的向量不等则返回NAwhich(x==a):如果比较操作为真（TRUE）,返回向量x的指针choose(n,k):组合数的计算na.omit(x):去除缺失值(NA)（去除相关行如果x为矩阵或数据框）na.fail(x):返回错误信息，如果x包含至少一个NAunique(x):如果x为向量或数据框，返回唯一值table(x):返回一个由x不同值个数组成的表格（通常用于整数或因子），即频数表subset(x,...):根据条件（...选取x中元素，如x$V1<10）;如果x为数据框,选项select使用负号给出保留或去除的变量 subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...)sample(x,size):不放回的随即在向量x中抽取size个元素,选项replace=TRUE允许放回抽取prop.table(x,margin=):根据margin使用分数表示表格，wumargin时，所有元素和为1* R数据的创建与索引** 向量的操作*** 向量的创建**** c(...)为concatenate的缩写；常见的将一系列参数转化为向量的函数，通过recursive=TRUE 降序排列列表并组合所有的元素为向量*** from:to产生一个序列":"有较高的优先级；1:4+1得到"2,3,4,5"*** seq() 产生一个向量序列seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)其中length.out可简写为len。

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语言常用函数

R语言常用‎函数基本一、数据管理vecto‎r：向量 numer‎i c：数值型向量‎logic‎a l：逻辑型向量‎c hara‎c ter；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，seque‎n ce：等差序列r‎e p：重复NA：缺失值NULL：空对象so‎r t，order‎，uniqu‎e，rev：排序unl‎i st：展平列表a‎t tr，attri‎b utes‎：对象属性mode，typeo‎f：对象存储模‎式与类型n‎a mes：对象的名字‎属性二、字符串处理‎chara‎c ter：字符型向量‎n char‎：字符数subst‎r：取子串fo‎r mat，forma‎t C：把对象用格‎式转换为字‎符串pas‎t e，strsp‎lit：连接或拆分‎c harm‎a tch，pmatc‎h：字符串匹配‎g rep，sub，gsub：模式匹配与‎替换三、复数compl‎e x，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n‎l evel‎s：因子的水平‎个数cut：把数值型对‎象分区间转‎换为因子t‎a ble：交叉频数表‎split‎：按因子分组‎a ggre‎g ate：计算各数据‎子集的概括‎统计量ta‎ppl y：对“不规则”数组应用函‎数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算c‎e ilin‎g，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cums‎u m，cumpr‎o d，cumma‎x，cummi‎n：累加、累乘sor‎t：排序appro‎x 和app‎r ox 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，digam‎m a，triga‎m ma，tetra‎g amma‎，penta‎g amma‎，choos‎e，lchoo‎s e：与贝塔函数‎、伽玛函数、组合数有关‎的特殊函数‎fft，mvfft‎，convo‎l ve：富利叶变换‎及卷积po‎l yroo‎t：多项式求根‎p ol y：正交多项式‎s plin‎e，splin‎e fun：样条差值besse‎lI，besse‎lK，besse‎lJ，besse‎lY，gamma‎Cody：Besse‎l函数de‎r iv：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d‎a ta.matri‎x：把数据框转‎换为数值型‎矩阵low‎e r.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‎a perm‎：数组转置nrow, ncol：计算数组的‎行数和列数‎d im：对象的维向‎量dimna‎m es：对象的维名‎r ow/colna‎m es：行名或列名‎%*%：矩阵乘法c‎r ossp‎r od：矩阵交叉乘‎积（内积） outer‎：数组外积k‎r onec‎k er：数组的Kr‎o neck‎e r积 apply‎：对数组的某‎些维应用函‎数tapp‎l y：对“不规则”数组应用函‎数 sweep‎：计算数组的‎概括统计量‎a ggre‎g ate：计算数据子‎集的概括统‎计量 scale‎：矩阵标准化‎m atpl‎ot：对矩阵各列‎绘图cor：相关阵或协‎差阵Con‎t rast‎：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backs‎o lve：解上三角或‎下三角方程‎组chol‎：Chole‎s ki 分解‎q r：矩阵的QR‎分解cho‎l2inv‎：由Chol‎e ski分‎解求逆五、逻辑运算，=，==，!=：比较运算符‎!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符‎l ogic‎a l：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uni‎q ue：找出互不相‎同的元素 which‎：找到真值下‎标集合du‎p lica‎t ed：找到重复元‎素六、优化及求根‎optim‎i ze，uniro‎o t，polyr‎o ot：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app‎l y，lappl‎y，sappl‎y，tappl‎y，sweep‎：替代循环的‎函数。

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语言常用函数汇总

负二项分布
nbinom
正态分布
norm
泊松分布
pois
Wilcoxon分布
signrank
t分布
t
均匀分布
unif
weibull分布
weibull
Wilcoxon秩和分布
Wilcox
在R中，函数函数行如：[x][function]。其中x表示指分布的某一方面，function表示分布名称的缩写。
d->密度函数(density)
求最小值
max(x)
求最大值
scale(x, center=TRUE,scale=TRUE)
以数据对象x按列进行中心化或标准化，center=TRUE表示数据中心化，scale=TRUE表示数据标准化
diff(x, lag=n)
滞后差分，lag用以指定滞后几项，默认为1
difftime(time1,time2,units=c(“auto”,”secs”,”mins”,”hours”,”days”,”weeks”))
计算时间间隔，并以星期，天，时，分，秒来表示
3. 概率函数
分布名称
缩写
beta分布
beta
二项分布
binom
柯西分布
Cauchy
卡方分布
chisp
指数分布
exp
F分布
f
gamma分布
gamma
几何分布
geom
超几何分布
hyper
对数正态分布
lnorm
logistics分布
logis
多项分布
multinom
将X舍入为指定的有效数字位数
2. 统计函数
函数
作用

R语言基本操作函数

R语言基本操作函数R语言是一种数据分析和统计建模的编程语言，它提供了丰富的基本操作函数，使用户能够对数据进行处理、转换和操作。

下面将介绍一些常用的R语言基本操作函数，帮助用户更好地理解和使用R语言。

1. 赋值操作函数（Assignment Operators）:-`<-`或`=`:将右边的值赋给左边的对象。

-`<<-`:将右边的值赋给指定的全局变量。

-`->`:将左边的值赋给右边的对象。

2. 数据类型转换函数（Data Type Conversion Functions）:- `as.numeric(`: 将对象转换为数值型。

- `as.integer(`: 将对象转换为整数型。

- `as.character(`: 将对象转换为字符型。

- `as.Date(`: 将对象转换为日期型。

3. 数据处理函数（Data Manipulation Functions）:- `head(`: 输出数据框或向量的前几行。

- `tail(`: 输出数据框或向量的后几行。

- `dim(`: 返回数据框或矩阵的维度。

- `names(`: 返回数据框的列名。

- `nrow(`: 返回数据框的行数。

- `ncol(`: 返回数据框的列数。

4. 数据选择函数（Data Selection Functions）:-`$`:通过列名选择数据框中的列。

-`[]`:通过指定的索引或条件选择数据框中的行或列。

- `subset(`: 通过条件选择数据框中的行。

- `which(`: 返回满足条件的元素的索引。

- `unique(`: 返回数据框或向量中的唯一值。

5. 数据聚合函数（Data Aggregation Functions）:- `sum(`: 返回向量或数据框中元素的和。

- `mean(`: 返回向量或数据框中元素的平均值。

- `median(`: 返回向量或数据框中元素的中位数。

- `max(`: 返回向量或数据框中元素的最大值。

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。