R语言基础

初始调整

• Tools → Global Options → Appearance调整输入字体版式
• Code → Saving改UTF-8
• Packages 改下载地址至中国

R包的安装&卸载

• 方法一：Packages → install键入
  勾选install dependencies一并加载关联包
• 方法二：使用代码
  install.packages('ggplot2') #注意加英文引号
  Tab键可直接调出其它参数
• 方法三：从Github中下载包
  先下载devtools包 → 再加载library(devtools) → install_github(‘lijian13/rinds’)
• .libPaths() 可显示电脑中R包的位置
• 卸载包：①点Package界面中×直接卸载。②remove.packages()卸载包

向量

• 赋值符号<-

x <- 1  #给x赋值1
z <- 1:5 #给z赋值1 2 3 4 5
a <- c(1,2,4,3,5) #给a赋值向量(1 2 4 3 5)

identical(a,z) #判断a和c是否完全一致(虽元素一致但方向不一致)

• 提取和增删

a[3] #在a中提取第三个的元素

vector1 <- 1:10
vector1[1:4] #输出vector1中前四个元素
vector1[6:10] #输出vector1中后五个元素
vector1[-c(2,5,8)] #去掉第2,5,8个元素

c函数（combine）是常用的向量生成函数

• 加减运算

x <- 1:5
y <- 6:10
x+y #元素两两相加
x <- 1
x+y #y每个元素加1

数值型向量

• 生成一个数值型向量

vector1 <- c(1:3,6:10)
x <- 1
class(x) #判断x类别 "numeric"代表数值型
is.integer(x) #判断x是否是整型 不是整型 

注意：与Python等语言不同，R语言中数字就是数值型，而不是整型或浮点型

y <- 1:3
class(y) #而加了冒号之后的y就是整型了

• seq函数

seq(from = 1, to = 5, by = 0.5) #生成从1到5步长为0.5的向量
seq(from = 5, to = 1, by = -0.5) #生成从5到1步长为-0.5的向量
seq(1,6,length.out = 3)
seq(1,6,len = 3) #生成1到6分成三份
seq(1,5,along.with = 1:3)

• rep函数

rep(c(1:3),times = 5) #1:3重复5次
rep(c(1:3),each = 5) #每个元素重复5次
rep(c(1,3),len = 9) #生成向量长度为9

• length函数

x <- rep(1:2,times = 4)
length(x) #生成向量x的长度

逻辑型向量

• 生成一个逻辑性向量

logit <- rep(c(TRUE,FALSE), len = 5)
logit #生成一组长度为5的逻辑向量
sum(logit) #逻辑型向量可加减TRUE=1,FALSE=0

• 逻辑表达式的运用

logit1 <- c(100>99, 100>101)
logit1
class(logit1)

注意：逻辑判断符号为 ==（R中不用 =，而是 == 双等号）

logit2 <- (c(100!=1)) #！= 代表不等于
logit2
c(100>90 & 100>110) #&代表且
c(100>90 | 100>110) #|代表或

x <- seq(1,100,length.out = 20) #1到100生成长度20的向量
index <- x > 80 
x[index] #找到x中大于80的向量 #注意[]在接受逻辑型向量时会直接返回TRUE的值
which(x>80) #返回x>80的下标
x[which(x >80)] #返回x>80的下标的值

• 练习：找到x中大于80、小于90的数

index <- 80<x & x<90
x[index]
x[which(x>80 & x<90)]

字符串向量

• 生成一个字符串向量

string <- c('abc','def',1,2)
class(string[3])
is.character(string) #判断string向量是否是字符串类型

• letters用法

letters #a-z 26个小写字母
LETTERS #A-Z 26个大写字母
letters[1:5]
letters[25:28] #返回"y" "z" NA  NA

y <- 1:5
y[6] #返回NA

因子型向量（分类）

• 生成因子型向量

my_fac <- factor(x = rep(c(1,2),times=5),levels = c(1,2),labels = c('Male','Female'))
class(my_fac)
my_fac1 <- factor(LETTERS[1:5], labels = letters[1:5]) #将大写字母用小写标签

#n表示因子水平个数，k表示每个因子重复次数
my_fac2 <- gl(n=2, k=5, labels = c('Control','Treatment')) 
my_fac3 <- gl(n = 2, k = 1, length = 8, labels = c('Control','Treatment'))
temp_string <- c('A','B','AB','O')

• 因子转换

my_fac4 <- as.factor(temp_string) #把字符串'A','B','AB','O'转换为因子A AB B O
as.character(my_fac4) #把因子A AB B O转换为字符串'A','B','AB','O'

• 练习：将x转换为因子和字符串

x <- 1:5
as.factor(x)
as.character(x)

#当不知道有多少因子水平时
nlevels(my_fac4) #返回因子水平数量
levels(my_fac4) #返回所有因子水平

• 生成参照（哑变量）R语言可以自动生成哑变量

reference
my_fac5 <- relevel(my_fac4, ref = 'B')
#会输出B A AB O，B在第一位说明把B作为参照。不设置时会自动将第一个水平作为参照
x <- c('Placebo','10mg','20mg','50mg')
my_order_fac <- factor(x, ordered = TRUE) # ordered = TRUE认为x已经是有序分类
#这样会输出10mg < 20mg < 50mg < Placebo，而Placebo代表0mg，结果不准确
#①将Placebo写为0mg；②用DescTools函数
library(DescTools)
my_order_fac2 <- reorder.factor(my_order_fac,new.order = x)#代表定义一个新排序

列表

• 生成列表

my_list <- list(1,2,3,'R','Hello',TRUE,FALSE)
my_list1 <- list(1:10, letters[1:5])
my_list2 <- list(1:10,letters[1:5],list(11:14,LETTERS[1:5]))

• 提取列表元素

my_list1[[1]] #提取列表中的元素
my_list1[[2]][1] #提取列表中的元素a
my_list2[[3]][[2]][3] #提取列表中的元素C

矩阵

• 生成矩阵

my_matrix <- matrix(data = 1:6, nrow = 2, byrow = TRUE) 
my_matrix1 <- matrix(data = 1:10, nrow = 5) #生成一个5行共10个元素的矩阵
# byrow = TRUE 表示按行来排列数字，默认状态按列排列数字

my_matrix2 <- matrix(data = 2,nrow = 3,ncol = 4) #生成一个3行4列的矩阵
my_matrix3 <- matrix(data = letters[1:3],nrow = 2,ncol = 4) #2x4=8个元素1:3会警告

• dimnames给行列命名

my_matrix4 <- matrix(data = 1:12, nrow = 3, ncol = 4, dimnames = list(c('A','B','C'),c('V1','V2','V3','V4')))

• 转置函数t(x)

t(my_matrix4)
my_matrix5 <- matrix(c(1:5,letters[1:5]),nrow = 2,byrow = TRUE)

数组

• 生成数组

my_array <- array(data = 1:16,dim = c(2,4,2)) #dim生成两行四列两层的数组

• dim函数

dim(my_array) #dim可返回数组维度
dim(my_array) <- c(4,2,2) #使用dim函数改变数组维度

• 分别给数组的行/列/层命名

my_array1 <- array(1:16,dim = c(4,2,2),dimnames = list(c(LETTERS[1:4]),c('col1','col2'),c('first','second')))
my_matrix6 <- matrix(1:8, nrow = 4)

• 提取矩阵数组的元素

my_matrix6[4,2] #提取元素8，在第4行第2列
my_matrix6[4,] #提取第4行
my_array1[2,2,1] #提取数组1中的元素6[2行,2列,1层]
my_array1[4,,2] #提取数组1第2层中的第4行

注意：提取数据时行、列、层都要按格式和范围写入，缺一或超范围就会报错

数据框(类似Excel)

• 生成一个数据框

my_df <- data.frame(name = c('Tom','Andy','Marry'),age = c('24','25','26'),height = c('178','176','180'))

注意：变量命名规范 ①数字不能开头。②不可用数字命名。③不可使用运算符命名。

• 查看数据框

dim(my_df) #看数据框格式
View(my_df) #生成表格看格式
nrow(my_df) #看数据框行数

my_df1 <- data.frame(one = c(1.2,2.3,3.4,4.5,5.4),two = LETTERS[1:5],three = c(TRUE,F,T,F,T))
#每个元素要同行数
str(my_df1) #可查看数据框格式

数据框操作

my_df2 <- data.frame(one = c(1.2,2.3,3.4,4.5,5.4),two = c('Tom','Jerry','Amy','Vickie','Mannie'),three = c(TRUE,F,T,F,T),stringsAsFactors = FALSE)
str(my_df2) #stringsAsFactors = FALSE 将因子型改为字符串格式
my_df2[,-2] #去掉第二列two变量
my_df2$two <- NULL #去除第二列two变量
my_df2$four <- LETTERS[1:5] #新增第四列four变量

• 修改变量

edit(my_df2) #调出编辑框，但注意，edit是一次性的编辑
my_df3 <- edit(my_df2) #赋值后就会存储修改后的
fix(my_df2) #fix函数是永久性操作

• 实例：鸢尾花

View(iris) #查看表格格式
head(iris,n = 5) #快速查看前部数据结构
tail(iris,n = 5) #快速查看尾部数据结构
library(psych)
describe(iris) #descibe用来查看描述性统计

重新命名

names(iris)
names(iris) <- c('SL','SW','PL','PW','S') 
head(iris)
#为命名兼容中文，需改UTF-8, windows系统下运行以下函数
Sys.setlocale(locale = 'chinese')
names(iris) <- c('用','中','文','命','名') 
head(iris)
my_df4 <- data.frame(one = c(1.2,2.3,3.4,4.5,5.4),two = c('汤姆','杰瑞','艾米','维奇','曼尼'),three = c(TRUE,F,T,F,T))
my_df5 <- data.frame(four = c(1.2,2.3,3.4,4.5,5.4),five = c('汤姆','杰瑞','艾米','维奇','曼尼'),six = c(TRUE,F,T,F,T))

数据框合并&切分

• cbind按列合并两数据框（要求两数据框有相同数量观测值）

my_df6 <- cbind(my_df4,my_df5) 
my_df7 <- data.frame(one = c(1.2,2.3,3.4),two = c('汤姆','杰瑞','艾米'),three = c(TRUE,F,T))

• rbind按行合并两数据框（要求两数据框名字相同）

my_df8 <- rbind(my_df4,my_df7) 

• merge函数（去重合并）

my_df9 <- data.frame(one = c(1.2,2.3,3.4,4.5,5.4),seven = c('汤姆','杰瑞','艾米','维奇','曼尼'),eight = c(TRUE,F,T,F,T))
my_df10 <- merge(my_df4,my_df9)

• 数据框的切分

set.seed(2022) #设置种子之后，可得到相同的随机数，自定义个起始值2022
iris_sub <- iris[sample(1:nrow(iris),30),] #抽样范围是1:nrow(iris)，随机抽30个

• 用split函数切分提取

iris_sub1 <- split(iris,f = iris$SL) #根据因子SL进行切分？
setosa <- as.data.frame(iris_sub1[2])
head(setosa) #将setosa提取出来（？）

• 手术刀精细切分提取

iris_sub2 <- iris[iris$S=='setosa',]
head(iris_sub2)
iris_sub3 <- iris[iris$S=='setosa'&iris$SL>4.5,]#S中带setosa行，并且SL中大于4.5
head(iris_sub3)
range(iris_sub3$SL)#输出SL列的极值
iris_sub4 <- iris[iris$S=='setosa'&iris$SL>4.5,1:2]#只要第1、2列

• 用subset函数切分提取

iris_sub5 <- subset(iris,iris$S=='setosa'&iris$SL>4.5,select = 1:2)
identical(iris_sub4,iris_sub5) #4和5完全一致

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