R语言函数速查

• `ls()`:查看工作空间中的变量名字

• cat(,sep=) 输出

• scan()输入

• rm()删除

• read.csv(file,encoding=’UTF-8)

• read.table(file,reader=T,sep=’’,stringAsFactor=T,encoding=’’)

• factor(data,levels=c(),labels=c())#NA不是levels

• is.判断

  • is.infinite(1/0)是否为无穷
  • is.nan(0/0)是否是错误值
  • is.finite(x)是否不为无穷

• as.类型转换

• 循环结构： for、while、repeat

  数据类型

• numeric 数值

• character 字符

• logical 逻辑

• integer 整型

• complex 复数 1+2i

• raw 原型 ("Hello”被存储为48 65 6c 6c 6f)

向量

• vector(mode=’numeric’,length=3)#0 0 0
• numeric(3) #0 0 0
• unique(x)==python的set
• diff(c(1,3,6))==c(-2,-3)
• seq(from=2,to=10,(by=2 or length=5))==c(2,4,6,8,10)==1:5*2
• rep(A,B)#B一个数:把A作为整体复制B次,AB等长:对应位置复制对应次数else：error
• all(x<1)任意x<1?
• which(x<1)x<1那些值的下标vector
• any(x<1)存在x<1?

str

• substr(str,1,2)返回字符串切片
• substring(str,1:2,3)字符串切片向量
• strsplit(str,split=’’)返回列表
• nchar()
• gsub(A,B,str)str里的A全部换为B
• sub()只换第一个
• paste(s1,s2,sep=)连接
• library(stringr)
• str_extract_all('abdnad','a.') #list(c(‘ab’,’ad’))

运算

• range(c(1,2,3,4))=c(1,4)范围
• which.min最小值下标
• sum累加
• prod()累乘
• mean()平均数
• sd()标准差
• var()方差
• sqrt()平方根
• log()常用对数
• exp()自然对数
• sin()三角函数(其他都有没写)
• factorial()阶乘
• ceiling()向上取整

排序

• sort(x,decreasing = F)#升序
• order(c(5,4,6),decreasing=F)==c(2,1,3)
• rank()返回排名

数据框

• tapply(data$x,factor,FUN)
• apply(data,1|2,FUN)
• lapply(list,FUN)->list
• sapply(list,FUN)->matrix
• matrix(data=,nrow=,ncol=,byrow=F)按列创建矩阵
• rownames()
• nrow()
• dim()维度
• t()转置
• %*%矩阵乘法
• table()频率
• rbind()row变多,单向量看成行向量
• cbind()col变多,单向量看成列向量
• data.frame(x=c()…,row.names=NULL,stringAsFatcor=F)
• sink(file,split=F)#命令行东西去file，命令行无内容(F)单独sink()取消
• switch('a','a'=5,'b'=7) 等于switch(1,'a'=5,'b'=7)==5
• Recall#函数自身

统计学相关

• choose(n,k)Cn_k
• dname(x,..):密度函数f/p
• pname(x,)分布函数p(X<=x)
• qname(p,)分位数
• rname(n,)按分布取随机数
• bern(,n):伯努利01分布
• binom(,n,p)二项分布
• geom(,p)几何分布第k次实验成功的概率
• pois(,lambda#平均事件数)泊松分布
• unif(,min,max)均匀分布
• norm(,mean,sd)正态分布
• set.seed()设置随机种子
• sample(data,n,replace=F)不返回随机抽n个
• replicate(n=,A)将表达式或函数A执行n次，返回向量或矩阵
• cor(x1,x2)相关性
• cor.test(x1,x2,method=c(pearson#正态分布,spearman#秩分布,kendall#非正态))给出p值
• lm(y~x1+x2,data=)
• summary()
• predict(模型,自变量)=因变量
• glm(y~x1+x2..,data=,family=binomial)使用0.5切割，敏感性1真，特异性0真

tidyverse

• install.packages(tidyverse) dplyr数据重塑，purr函数处理，ggplot2可视化，readr文件读取

• mutate(data,colname=val)添加列

• filter(data,bool)取特定列

• select(data,col1,col2,…)子集

• %>%和|>(R4.1.0+)为管道符

• summarize(data,Sd=sd(),Mean=mean(),…)

• group_by(data,factor)

• arrange(data,rate)按列升序变成desc(rate)为降序

• arrange(data,x1,x2)按x1排序，后在x1内按x2排序

• as_tibble()子集还是tibble（x1=c(val),x2=c(v2)…）

• case_when(x<0~’1’,x>0~’2’,T~’3’)

• between(x,a,b) x属于ab闭区间？

• file.copy(from,to)将文件from复制到to(路径加文件名)

  文件读取

  • read_table()空格分割
  • read_csv()、read_csv2()分号分割
  • read_tsv()用tab分割
  • read_delim()自定义分割符

• read_lines(file,n_max=3)查看3行,

• library(reshape2)

  • melt()宽数据变长数据
  • cast()长数据变宽数据

• merge(data1,data2,…,by=c(‘保留默认相同列’))

• melt(data,id=c(‘A’,’B’))AB为不变的列，剩下的列当成一个性质合并为一列，列名也变成新列

• cast(data,id~x+y)``set(id)作为第一列的值，x和y列值的组合作为其他列的列名