R软件基本操作
《R软件基本操作》课件
R软件的应用领域
01
统计学研究
R软件在统计学领域的应用非常广 泛，包括科研、教学和实际应用
。
03
金融领域
R软件在金融领域的应用也非常广 泛，包括风险评估、投资组合优
化、股票价格分析等。
02
数据挖掘和机器学习
R软件提供了大量的数据挖掘和机 器学习算法，可以帮助用户进行 数据分类、聚类、预测等任务。
04
1
函数参数
通过`...`传递可变数量的参数 ，使用`arg()`函数获取函数
参数的值。
函数返回值
使用`return()`函数返回函数 的值。
函数文档
使用`?`和`??`获取函数的帮 助文档。
程序调试与优化
错误处理
使用`try()`和`tryCatch()`函数处理运行时错 误。
日志记录
使用`message()`和`warning()`函数记录程 序运行过程中的信息或警告。
变量与向量
总结词
变量定义、向量创建、向量操作
总结描述
介绍如何定义变量和创建向量，以及向量的基本操作，如赋值、索引、数学运算等。
矩阵与数组
总结词
矩阵创建、数组操作、矩阵运算
总结描述
介绍如何创建矩阵和数组，以及矩阵 和数组的基本操作，如赋值、索引、 矩阵运算等。同时，通过实例演示矩 阵运算在数据分析中的应用。
数据整理
讲解如何对数据进行重新排列、排序 、分组和合并等操作，以方便后续的 数据分析和可视化。
数据筛选与排序
要点一
数据筛选
介绍如何使用R的条件语句和逻辑运算符筛选出符合特定条 件的数据。
要点二
数据排序
讲解如何对数据进行升序和降序排序，以及如何根据多个 变量进行排序。
r规使用方法
r规使用方法R一种开源程序设计语言，它拥有强大的统计和数学功能，可以在多种操作系统上运行，而且它对大多数操作系统都有明确的安装步骤。
于R语言拥有很多强大的功能，因此它在数据分析和统计领域非常流行。
在本文中，我们将研究如何使用R语言来解决若干具体的问题。
首先，我们将介绍R的安装步骤。
安装之前，首先应确保操作系统有足够的内存和存储空间来安装R软件。
然后，从网站上下载安装文件。
以Windows操作系统为例，可以从CRAN（Comprehensive R Archive Network）的官方网站上下载R的安装文件。
在安装完成之后，我们可以打开R程序，输入“library”命令将包含R所需的所有文件一次性安装，从而快速完成R安装。
接下来，我们将介绍R语言的基本语法。
与其它编程语言一样，R语言也有一系列相对固定的语法规则需要遵守。
以比较运算为例，R语言支持的比较运算符有“=”，“>”，“，“>=”，“<=”，“!=”等，其中“=”是赋值运算符，而“!=”表示不等于。
此外，R语言还支持条件判断语句，可以通过“if...else”，“switch...case”和“for..in”等条件判断语句来控制程序执行流程，满足不同的逻辑需求。
例如，假设我们想把一个数组中的元素按从大到小的顺序排列，可以使用for..in循环语句来遍历该数组，将大的数据放在前面，小的数据放在后面。
除了上述的基本语法外，R语言还可以用来创建函数。
过函数，可以把一系列操作封装到一个函数里，以便多次调用，从而大大提高编程效率。
最后，R语言还支持数据可视化功能，可以使用ggplot2包来绘制图表，从而更加直观地展示数据。
此外，R语言还可以支持许多常见格式的数据文件，比如CSV、Excel等等，可以更为轻松地读取和写入不同格式的数据文件。
综上所述，R语言是一种强大的统计分析软件，它具有极强的统计功能、可视化功能以及良好的语法规则。
rstudio教程
rstudio教程RStudio是一种集成开发环境（IDE），专门用于R语言的编程和数据分析。
它提供了许多功能强大的工具和功能，使得R 编程变得更加容易和高效。
在本教程中，我们将介绍如何安装RStudio并进行基本的设置。
然后，我们将探索RStudio的主要界面和功能，并学习如何创建、编辑和运行R代码。
1. 安装RStudio：首先，我们需要下载并安装RStudio。
您可以从RStudio官方网站上找到适用于不同操作系统的安装程序，并按照安装向导的指示进行操作。
2. 设置RStudio：一旦安装完成，打开RStudio并进行一些基本设置。
您可以自定义RStudio的外观和布局，选择首选项，设置编程环境等。
3. RStudio界面：学习RStudio的界面布局是使用它的关键。
界面包括以下几个主要部分：- 控制台：用于执行R代码和查看输出结果。
- 脚本编辑器：用于编写和编辑R代码的区域。
- 工作区：显示当前的变量和数据对象。
- 文件和浏览器：用于管理文件和查看工作目录。
- 帮助和包管理器：获取R函数的帮助和安装/加载软件包。
4. 编写R代码：在RStudio的脚本编辑器中，您可以编写R代码。
代码可以包括数学运算、数据操作、图形绘制、统计分析等。
学习基本的R语法和函数是编写有效代码的关键。
5. 运行R代码：一旦编写好R代码，您可以将其在RStudio中运行。
您可以逐行运行代码，或者选择一部分代码进行批量运行。
控制台将显示执行结果和输出。
6. 数据可视化：RStudio还提供了许多图形绘制功能，可以帮助您将数据可视化。
通过使用R的绘图函数和图形包，您可以创建各种类型的图表、图像和图形。
7. 导入和导出数据：RStudio支持多种数据导入和导出格式。
您可以使用R代码导入和处理各种数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等。
同样，您也可以将处理后的结果导出为不同格式的文件。
8. R包管理：R包是R语言开发的插件，用于扩展R的功能。
R语言入门：使用RStudio的基本操作
R语⾔⼊门：使⽤RStudio的基本操作R语⾔在⼈⼯智能，统计学，机器学习，量化投资，以及⽣物信息学⽅⾯有着⼗分⼴泛的运⽤。
也是我⼤学的必修课，因此这⾥梳理⼀些有关R语⾔的知识点，做做记录。
⾸先我们需要知道R语⾔的⼯作区域，R语⾔默认的⼯作区域是在“C:/Users/lenovo/Documents”⽬录下，然⽽⼀般这样就会导致电脑的运⾏速度减慢，尤其是之后我们在使⽤R语⾔进⾏⼤数据的处理时，C盘因为⼤⼩不够，就会使计算机崩溃，因此我们可以调整R语⾔的输出⽬录，查看R语⾔⼯作⽬录的命令是：getwd()得到："C:/Users/lenovo/Documents"之后更改R语⾔的⼯作输出⽬录，更改的代码如下所⽰：setwd(dir = "F:/computer/R")dir后⾯表⽰的是⽂件夹的绝对路径，敲完回车之后再利⽤getwd()命令查看我们是否⼯作区域修改成功。
查看该⼯作⽬录下的所有⽂件：list.files()或者使⽤命令：（也可以查看该⼯作⽬录下的所有⽂件）dir()R语⾔当中的赋值⽤的是⼩于和减号来表⽰，⽐如：x <- 3表⽰的是X赋值为3，当然R⾥⾯也可以使⽤=来进⾏赋值，但这样就会在后期进⾏⼤数据运算的时候出现很多问题。
利⽤ls()命令可以查看已经具备的变量有哪些：> x <- 3> y <- 9> z <- 90> ls()[1] "x""y""z"上⾯我们⾸先给X,Y,Z进⾏赋值，然后这个命令就查看到了所有的变量。
利⽤ls.str()则会显⽰出每⼀个变量的详细信息，包括变量的类型以及具体数值⼤⼩：> ls.str()x : num 3y : num 9z : num 90如果想单独查看某⼀个变量的，那么直接使⽤str()函数即可。
r语言的基本操作
r语言的基本操作
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言，它具有开源、免费、跨平台等优点。
在使用R语言进行数据分析时，需要掌握一些基本操作，包括：
1. 变量赋值：使用“<-”符号将数值、向量、矩阵等对象赋值给变量，如“x <- 10”，表示将数值10赋值给变量x。
2. 向量操作：使用c()函数创建向量，例如“x <- c(1, 2, 3)”表示创建一个包含1、2、3的向量x。
向量可以进行加减乘除等基本运算。
3. 矩阵操作：使用matrix()函数创建矩阵，例如“x <- matrix(1:6, nrow=2, ncol=3)”表示创建一个2行3列的矩阵，其中元素为1到6的数字。
4. 数据框操作：使用data.frame()函数创建数据框，例如“x <- data.frame(name=c('小明','小红'), age=c(18, 20))”表示创建一个包含姓名和年龄两列的数据框x。
5. 控制语句：包括if-else语句、for循环语句、while循环语句等，可以用来实现程序的逻辑控制和重复操作。
6. 函数定义：使用function()函数定义自己的函数，例如“myfun <- function(x) {return(x^2)}”表示定义了一个输入参数x，返回x的平方的函数myfun。
以上是R语言的基本操作，掌握这些操作可以方便进行数据处理和分析。
在实际应用中，还需要进一步学习R语言的高级操作和相关
包的使用，以完成更加复杂的数据分析任务。
r软件 实训内容
r软件实训内容
R软件是一种用于统计计算和可视化的编程语言和软件环境。
以下是一些可能的R软件实训内容：
1. R语言基础：学习R语言的语法、变量、数据结构、控制流、函数等基础知识。
2. 数据导入和整理：学习如何从各种数据源导入数据到R中，并掌握数据清洗、数据转换和数据重塑等技术。
3. 数据可视化：学习如何使用R中的各种可视化包（如ggplot2、lattice 等）创建各种图表和图形，以更好地理解数据。
4. 统计分析：学习如何使用R进行各种统计分析，如描述性统计、参数检验、非参数检验、回归分析、方差分析等。
5. 机器学习和数据挖掘：学习如何使用R中的各种机器学习包（如caret、randomForest、e1071等）进行数据挖掘和机器学习。
6. 实践项目：通过实际项目，将所学的R知识和技能应用到实际问题中，提高解决实际问题的能力。
以上是一些常见的R软件实训内容，具体实训内容可能会根据课程要求和实际需求而有所不同。
R软件基本操作范文
R软件基本操作范文R是一种被广泛应用于数据分析和统计建模的开源编程语言和环境。
它提供了丰富的函数库和工具，使得用户能够更轻松地处理和分析数据。
下面是R软件的一些基本操作。
2.R命令行界面：启动R软件后，可以看到R命令行界面，用户可以在命令行中输入R代码进行操作。
3.R代码和注释：R代码以符号“>”开头，例如输入"+"符号进行加法运算，可以输入："5+3"。
而注释以符号"#"开头，可以用来解释代码的用途。
4.基本数学运算：R可以用来进行基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。
例如，输入代码："5+3"，R将返回结果85. 数据类型：R支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑和因子等。
可以使用函数typeof(来查看数据的类型。
6.变量和赋值：在R中，可以创建变量来存储数据，并使用赋值运算符“<-”或“=”将值赋给变量。
例如，输入代码："x<-5"，将创建一个名为x的变量，并将值5赋给它。
7.向量：R中的向量是一组具有相同数据类型的对象。
可以使用c(函数创建向量，并使用索引来访问和修改向量的元素。
例如，输入代码："x<-c(1,2,3,4,5)"，将创建一个名为x的向量，并将1、2、3、4、5赋给它。
8. 矩阵：R中的矩阵是一个二维的数据结构，其中的元素具有相同的数据类型。
可以使用matrix(函数创建矩阵，并使用索引来访问和修改矩阵的元素。
9. 数据框：R中的数据框是一种用于存储和操作结构化数据的对象。
可以使用data.frame(函数创建数据框，并使用$符号来访问和修改数据框的列。
10. 列表：R中的列表是一种可以包含不同类型对象的容器。
可以使用list(函数创建列表，并使用$符号来访问和修改列表的元素。
11. 条件语句：R中的条件语句用于根据给定的条件执行不同的操作。
统计软件R基本操作及简单画图
灵活的编程语言
R语言是一种解释型语言，语法 简洁，易于学习和掌握。
R软件的应用领域
数据挖掘与机器学习
R软件广泛应用于数据挖掘、机器学习和人 工智能领域。
生物信息学
在生物信息学领域，R软件被广泛用于基因 组学、蛋白质组学等数据分析。
金融
R软件在金融领域中用于风险评估、投资组 合优化等方面。
社会科学
在社会科学研究中，R软件常用于调查数据 分析、经济建模等。
统计软件R基本操作及简单画 图
• R软件简介 • R语言基础 • R语言基本操作 • R语言简单画图
01
R软件简介
R软件的发展历程
起源
R软件起源于1993年，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和 Robert Gentleman共同开发。
成长
随着R软件的开源性质，越来越多的开发者为其贡献代码和功能， 使其成为统计分析领域的强大工具。
除法
使用“/”进行除法运算。例 如，`x / y`将x除以y。
逻辑运算符和比较运算符
逻辑运算符
使用“&”表示逻辑与，使用“|”表示逻辑或。例如，`x > y & x < z`表示x 大于y并且x小于z。
比较运算符
使用“>”、“<”、“>=”、“<=”等比较运算符进行比较。例如，`x > y` 表示x大于y。
总结词：用于展示数据的分布、 中位数、四分位数等统计指标。
boxplot(data$income) ```
饼图
总结词
用于展示各部分在总体中所占的比例。
详细描述
在R中，可以使用`pie()`函数来创建饼图。例如，要绘制一个饼图展示各年龄段人口比 例，可以使用以下代码
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数字、字符与向量
• 用NA表示某处的数据缺省缺失如 • z <-c(1:3, NA); z • 函数is.na()是检测缺失数据的函数，如果返 回值为真(TRUE)，则说明此数据是确实数据 ，如果返回值为假(FALSE)，则此数据不是缺 失数据，如： • ind<-is.na(z);ind • #将缺失数据改为0 • z[is.na(z)]<-0 #is.nan(),is.finite()
数字、字符与向量
• 向量元素可以字符串值，例如： • k<-c("er","sdf","dim","haha","good") • 可用paste函数把它的自变量连成一个字符串， 中间用空格分开，例如： • paste("My", "Job") • labs<-paste("X",1:6,sep="") • paste("result.",1:4,sep="") • paste(1:10) #same as as.character(1:10) • paste("Today is ",date()) • paste(c('a','b'),collapse='.')
数字、字符与向量
1.等差数列a:b 2.316:6 4:7.6 2.等间隔函数 seq()函数是更一般的函数它产生等距间隔的数列 其基本形式为: seq(from=value1, to= value2, by=value3) seq(-5, 5, by=.2) -> s1 对于seq函数还有另一种使用方式 seq(length=value2, from=value1, by=value3) s2 <-seq(length=51, from=-5, by=.2)
Hale Waihona Puke 数字、字符与向量 3、下标的负整数运算[注：表示扣除相应的元素] v为一个向量，下标取值在- length(v) ，到-1之间 v[-c(1:5)] 4、取字符型值得下标向量 在定义向量时可以给元素加上名字，如 ages<-c(Li=33,Zhang=29,Liu=18) #元素可以通过下标和名字来进行访问 ages["Zhang"] #元素的名字也可以后加 fruit<-c(5,10,2,20) names(fruit)<-c("orange","banana","apple","peach")
• 与其它语言一样R软件允许使用逻辑操作当 逻辑运算为真返值为TRUE,当逻辑运算为假 返值为FALSE.例如 • x <-1:7 • l<-x>3 • 逻辑运算符有<, <=, >, >=, == (表示 TRUE等于)和TRUE!=(表TRUE示不等TRUE) • all(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) > 3) • any(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) > 3)
数字、字符与向量
• 1、逻辑向量 • v为和x等长的逻辑向量，x[v]表示取出所有v 为真值得元素，如： • x<-c(1,4,7) • x<5 • x[x<5] • 可以将向量中缺失数据赋值为0 • z<-c(-1,1:3,NA) • z[is.na(z)]<-0
数字、字符与向量
• 2、下标的正整数运算 • v为一个向量，下标取值在1到length(v) 之间，取值允许重复，如： • v<-10:20 • v[c(1,3,5,9)] • v[1:5] • v[c(1,2,3,2,1)]
数字、字符与向量
R 支持复数运算，复数常量只要用通常的格式，如 3.5+2.1i,complex模式的向量为复数元素的向量 ，可以用complex()函数生成复数向量，如 x <- seq(-pi, pi, by=pi/10) y <- sin(x) z <- complex(re=x, im=y) plot(z) lines(z) 对于复数运算，Re()是计算复数的实部，Im()是计 算复数的虚部，Mod()是计算复数的模，Arg()是 计算复数的幅角。
数字、字符与向量
2、向量的运算 对于向量可以作加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)和乘 方(^)运算，如： x<-c(-1,0,2);y<-c(3,8,2) v<-2*x+y+1;v x*y x/y x^2 5%/%3(整数除法) 5%%3(求余数)
数字、字符与向量
数字、字符与向量
• 3.重复函数 • rep()是重复函数它可以将某一向量重复 若干次再放入新的变量中如 : s <-rep(x, times=3),即将变量重复3倍放在变量s中 ，如 • x <-c(1, 4, 6.25); x • s <-rep(x, times=3); s
数字、字符与向量
exp(x) sqrt(y) 3、与向量运算有关的函数 (1)求向量的最小值、最大值和范围的函数 x<-c(10,6,4,7,8) min(x) max(x) range(x) which.min(x)#表示第几个分量取到最小值 which.max(x)
数字、字符与向量
• • • • • • • (2)求和函数、求乘积函数 #求和 sum(x) #求分量连乘积 prod(x) #求向量长度 length(x)
数字、字符与向量
(3)中位数、均值、方差、标准差和顺序统计量 #求中位数 median(x) #求均值 mean(x) #求方差 var(x) #求标准差 sd(x) #排序，得到和x长度相同的 #sort(x)
数字、字符与向量
• R软件提供了十分灵活的访问向量元素和向量 子集的功能。向量中的某一个元素可以用x[i] 的格式访问，其中x是一个向量名，或一个取 向量值的表达式，如 • x<-c(1,4,7) • x[2] • (c(1,3,5)+5)[2] • 可以单独改变一个或多个元素的值，如： • x[2]<-125 • x[c(1,3)]<-c(144,169)
数据挖掘与R软件实战演练 中级课程
主讲人：程豪
第二章 R软件基本操作
第一节 R软件基本操作
• 数字、字符与向量 • 对象和它的模式与属性 • 因子
数字、字符与向量
• • • • • 1、向量的赋值 R软件中最简单的运算是向量赋值,有三种形式： x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7) assign(“x”, c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)) c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)->x