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1、- 1 -R 语言命令速查手册一、 R 的安装载入与帮助查询 .- 2 -二、 数据对象的类型与建立 .- 2 -三、 数据的浏览与编辑 .- 2 -四、 数据的运算 .- 3 -五、 数据的存储与读取 .- 3 -六、 程序命令 .- 4 -七、 绘图函数 .- 4 -八、 绘图参数 .- 5 -九、 常用概率分布命令 .- 6 -十、 基本统计分析函数 .- 7 - 2 -R 语言命令速查手册一、 R 的安装载入与帮助查询命令 解释1 install.packages(“程序包 ”) 安装指定程序包2 library(“程序包 ”) 载入指定程序包(已安装)3 help.start( )
2、R 基本知识的查询4 help( 函数 ) 或 ?(函数) 获取指定函数的帮助页面5 help(“字符”) 获取指定字符的帮助页面,选项try.all.packages=FALSE/TRUE, 或 package=“程序包” 6 apropos(“字符”) 或 apropos(字符) 找出所有名中含指定字符的函数7 help.search(“字符 ”) 列出所有在帮助页面含指定字符的函数8 find(函数) 或 find(“函数”) 得到含指定函数的程序包9 args(函数 ) 或 args(“函数”) 得到含指定函数的自变量列表二、 数据对象的类型与建立类型 建立命令 解释seq(from=
3、,to=,by= )或： 产生较简单的序列rep( ) 通过重复产生复杂序列c( ) 无规律的向量向量scan( ) 通过键盘逐个输入factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels=levels,exclude=NA,ordered=is.ordered(x)levels 指定水平,labels 指定水平名字,exclude剔除水平值,ordered 水平是否排序因子gl(k,n) 产生 k 个水平的因子序列,每个水平重复 n 次,选项 length=个数, label=因子名.数组 array(data,dim=向量,dimnames=
4、 向量) data 为构建数组之数据,dim 为维数向量 ,dimnames 为各维名称matrix(data,row,col ) 选项 byrow=FALSE 按列填充，rownames(),colnames()给行列赋名diag( ) 提取对角元矩阵t()转置,diag()提对角元,rbind()按行合并,cbind()按列合并,* 逐元乘积,%*% 代数积,det()方阵行列式,data.frame(变量名=数据, 变量名= 数据) with(数据集,新变量) 在原数据框中添加新变量transform(数据集,新变量 1,新变量 2) 一次性添加多个新定义变量数据框subset(data
5、,条件) 提取满足条件的子集列表 list(x,y,z) 不同类型的数据 x,y,z组成的对象时间序列ts(data=NA,start=1,end=numeric(0),frequency=1,deltat=1,ts.eps=getOption(“ts.eps”),class,names)- 3 -三、 数据的浏览与编辑命令 解释1 head(数据集) 显示数据集的前 6 个观测值2 tail(数据集) 显示数据集的后 6 个观测值3 names(数据集) 显示数据集中的变量4 data.entry(数据集) 通过数据编辑器打开数据集(可编辑)5 edit(数据集 ) 通过数据编辑器编辑数据集
6、6 fix(数据集) 通过数据编辑器编辑数据集7 attach(数据集) 激活或挂接数据集，使之成为当前数据集8 detach(数据集) 卸载或挂起当前数据集9 ls( ) 显示所有在内存中的对象, 选项 pat=“字符” 只显示名称带指定字符的对象10 ls.str( ) 显示内存中所有对象的详细信息, 选项 max.level=-1 规定详细级别11 rm( 对象) 删除内存中的对象四、 数据的运算+ 加法 大于 x&y 逻辑与* 乘法(逐元乘积) = 大于或等于 x|y 逻辑或 乘方 = 等于 x|y 逻辑或(只作用第一个元素)% 模 != 不等于 xor(x,y) 异或%/% 整除 t
7、(矩阵) 矩阵转置 det(A) 方阵的行列式%*% 矩阵的代数积 rbind(A,B) 按行合并矩阵 cbind(A,B) 按列合并矩阵apply(X, MARGIN=, FUN=)对 X 按 MARGIN 采取 FUN 运算,MARGIN=1 按列,=2 按行sweep(X,MARGIN,STATS,FUN)对 X 按 MARGIN 采取 FUN 计算 STATS,并从 X 中除去五、 数据的存储与读取命令 解释write.table(数据,file=“ 存储路径”)保存为文本文件.txt,选项 row.names=F 行名不写入文件, quote=F 变量名不放双引号中write.csv
8、(数据,file=“存储路径”)保存为用逗号分割的文本文件.csvsave(数据,file=“存储路径”) 保存为 R 格式文件.Rdatasave.image( ) 保存工作空间的映像read.table(“文件地址 ”) 读取表格形式数据,选项 header=TRUE 将第一行作为表头行read.csv( )或 read.csv2( ) 读取用逗号分割的数据read.delim()或 read.delim2() 读取用其他分割符分割的数据scan(“文件名”,what=list(变量 what=为名义列表,可直接命名对象- 4 -名=变量类型) )read.fwf(“文件地址”,width
9、s=向量,col.names=向量 )读取文件中固定宽度格式的数据Excel 数据读取：先 Ctrl+C 复制内容,再用命令 read.delim(“clipboard”)Excel 数据读取：library(RODBC) 再 z-odbcConnectExcel(“Excel 文件地址”)再 sqlFetch(z, “Sheet1”), close(z)data( ) 列出 R 的全部数据集data(数据集,package=“程序包” )载入指定程序包中指定数据集load(“R 文件地址”) 重新加载 R 数据六、 程序命令1 if(条件) 表达式 1 else 表达式 22 ifelse(
10、条件，满足执行语句,否则执行)3 for(变量 in 向量) 表达式4 while(条件 ) 表达式5 repeat 表达式 if(条件)break6 函数名=function(参数列表)函数体七、 绘图函数命令 解释1 plot(x) 以序号为横坐标,以 x 的元素值为纵坐标绘图2 plot(x,y) 以 x 为横 y 为纵坐标绘图3 sunflowerplot(x,y) 以 x 为横 y 为纵坐标绘图, 相似坐标的点为花朵，花瓣数目为点的个数4 pie(x) 饼图5 boxplot(x) 箱形图6 stripchart(x) 将 x 的值画在一条线段上7 coplot(xy|z) 关于 z
11、 的每个值绘 x 与 y 的二元图8 interaction.plot(f1,f2,y) 以 f1 为 x 轴,f2 的不同值对应不同曲线,作 y 的均值图,选项 fun=函数,指定 y 的其他统计量9 matplot(x,y) x 与 y 的相应列匹配作二元图, 各图在同一作图区域上10 dotchart(x) 若 x 是数据框,作 Cleveland 点图（逐行逐列累加图）11 fourfoldplot(x) 用四个四分之一圆显示 22 列联表情况12 assocplot(x) Cohen-Friendly 图,显示在二维列联表中行、列变量偏离独立性的程度13 mosaicplot(x)
12、列联表的对数线性回归残差的马赛克图14 pairs(x) 如果 x 是矩阵或数据框,作 x 的各列之间的二元图15 plot.ts(x) 作 x 的时间序列曲线,x 多元时须有相同的频率和时间16 ts.plot(x) 作 x 的时间序列曲线,x 多元时须有相同的频率17 hist(x,probability=T) x 的频率直方图18 barplot(x) x 的条形图19 qqnorm(x) 正态分位数-分位数图- 5 -20 qqplot(x,y) y 对 x 的分位数-分位数图21 contour(x,y,z) 等高线图,x、y 须为向量,z 为矩阵 dim(z)=c(length(x),length(y)22 filled.contour(x,y,z) 等高线之间的区域是彩色的23 image(x,y,z) 同上,实际数据大小用不同色彩表示24 persp(x,y,z) 同上, 但为透视图25 stars(x) 若 x 是矩阵或数据框，星形和线段画出26 symbols(x,y,) 在由 x 和 y 给定坐标画符号27 termplot(mod.obj) 回归模型(mod.obj)的( 偏)影响图28 points(x,y) 添加点29 lines(x,y) 添加线30 text(x,y,labels,)
