R语言入门与数据分析
一起共同学习呀！！！
一般软件，奇数为实验版，偶数为稳定版
划重点：R中函数后面必须接括号(）
恢复四个版块：Ctrl+Shift+Alt+0
R安装后的文件路径全英文，RStudio才能打开
<-在这里就是=，可以理解为把1指向（<-）x
Alt和-一起按：快捷赋值，也就是打出“<-”
ctrl+enter ---》run
rerun=重复上一次的运行
source 运行全部
调整窗口放大缩小ctrl加 -/+
按一个单词+tab选择补齐
清屏————左上方Edit然后选择clear console 即清除控制台
ctra+l 清屏
appearance修改代码外观
ctrl+向上箭头--显示历史记录
esc中断操作
getwd（）显示当前目录
sstwd（dir="D:/Learning/Rstudio/Database-learn"） 设置默认路径
＜-赋值可以同时按alt和-号完成
<<- 赋值给一个全局变量，<-赋值给局部变量
mean 求均值应该写mean(c(1,2,3,4,5))
mean（）求出的是括号里面的第一个值，不信你可以验证对不对，相当于求第一列的均值
ls（）显示已有的变量
ls.str列出详细的信息
all.name=True是为了显示点开头的隐藏文件嘛
rm（x）删除已定义的变量x 不可恢复
rm（list=ls()）
history(25)列出最近的25条历史记录
save.image 保存
保存不保存图片
q（）退出
cloud.r-project.org 点击左侧packages 页面中点击cran task view
在CRAN下的what's new →Links → Bioconductor →Install Bioconductor，Rstudio中输入相应的程序即可下载此包
在R中 --install.package（“”需要安装的包”）
第一次安装，随便选一个镜像站点即可
R中字符串都需要加上引号
安装不了的右下package里面直接搜索vcd我装上了
已安装r包，不需要加引号---library（vcd）
require(vcd)
帮助文档
help(package=vcd）
可以直接点击上面的tools 安装程序包 输入“ggplot2”会自动下载好
remove.package删除已安装的包（彻底删除）
detach相当于从桌面上删掉软件快捷方式，remove相当于从电脑里彻底卸载
克隆r包
installed.packages()---列出已安装的包
Rpack<-installed.packages()[,1]#选第一列所有数据
save(Rpack,file="Rpack.study")#把已知宏包均存储到Rpack中
for(i in Rpack)install.packages(i)
这个样子的话，得先把Rpack保存在硬盘上吧，不然到时候运行脚本，在其他电脑上的到的好是当前电脑上面已经安装的包
1.菜单-帮助
2.help.start()
3.
search 搜索
4. help(函数名)
5.?函数名
6.仅了解函数参数
args(函数名)
7.examples 示例代码
example(函数名)
常见函数-输出示例
绘图函数-输出绘图案例 example("绘图函数")
8.demo函数
demo(graphics) 绘图一些示意图
9.help(package=绘图包ggplot2）
10.vignette("函数") r包包含的文档（不一定所有函数都有）
11.已经安装某些包，但是help和命令找不到相关函数-未载入这个包
library载入
help(package=r包名)
??搜索函数名
help.search("heatmap")--/??====>本地搜索
apropos("sum",mod="function")显示所有含关键字的内容
mod="function"只列出函数
RSiteSearch("函数") %联网搜索
网站 Rseek.org 搜索相关--Google
help(package="datasets")#数据宏包
data("rivers")#访问数据集
rivers#直接输入数据集名称，命名重，数据集会被新命名的置换掉，需要用数据集重新加载即可
help("mtcars")#数据集帮助
names(euro)#输出euro数据集的向量,需先加载
data.frame(name)#多个数据合成一个，多个数据构成一个数据框
heatmap(volcano)#在 上图
data(package=.packages(all.available=TRUE))#显示r中所有可用数据集
【data(Chile,package="car")#只加载数据集，而不加载相关
找不到Chile是因为没有安装carData，要先 install.package("carData")
再library(cardata)
安装了car包后需要先library(carData)，再加载Chile
data(Chile,package = 'carData') 可以加载出来，car不可以】黄色部分为弹幕经验，本人没有试成功
数据同一类型，否则会同化，变成一种类型
rivers/state.abb/state.area 矩阵结构
x<-c(1,2,30) #定义向量，要有逗号
#r中字符串一定一定一定要加引号。单双都可以
x<-c("ffffh","好")#c不能变，c引起向量
#
等差数列：c(1:100)
seq(from=1,to=100,by=2)#等差值
seq(1,100,2)
#重复
rep(2,5)#
rep(x,5)#1234512345……x自己设置
rep(x,each=5)#1111122222……
mode(a)#查看数组类型
向量化编程--x=
length(x)#统计x的个数？
x[1]#输出索引x中第一个数
x[-19]#不输出第19个元素，其余均输出
正负混合会报错
x<-c(1,2,3)
x[c(T,F,F)]#仅输出逻辑为真的值，1
#还可以输出
x[x>1&x<3]
#判断元素是否在其中
1 %in% x#输出true
alt- <-
x[1 %in% x]#输出x中所有元素,z["one" %in% z] = z[TRUE]
#输出判断
x %in% c(1,2)#T,T,F
z %in% c("one","two")的意思是输出【分别判断z向量中每个元素是否与"one""two"字符串符合】的结果，也就是TTFFF
这里【】里面的相当于加个if条件,懂了懂了。搞清楚%in%是逻辑问题，z[]是提取元素就明白了
%in%是前面的对象属于后面的对象
圆括号函数，中括号索引
v<-c(1,2,3)
append(x=v,values=99,after=5)#最后一个表示插入位置，在第5个元素后插入
x[7]<-7#赋值，没有的用NA代替
rm(v)#删除向量
y[-c(1:3)]#删除1~3的元素
y<-y[-c(1:3)]
names()#根据名称索引
y["1"]<-100#替换元素
