R语言入门教程
R语言简介R语言笔记:数据分析与绘图的编程环境版本1.7R Development Core TeamJune10,2006Contents1绪论与基础11.1R语言环境 (1)1.2相关的软件和文档 (1)1.3R与统计 (2)1.4R与视窗系统 (2)1.5R的交互使用 (2)1.6入门训练 (3)1.7获取函数和功能的帮助信息 (3)1.8R的命令、对大小写的敏感，等等 (3)1.9对已输入命令的记忆和更改 (4)1.10命令文件的执行和输出的转向到文件 (4)1.11数据的保持与对象的清除 (4)2简单操作；数值与向量52.1向量与赋值 (5)2.2向量运算 (5)2.3产生规则的序列 (6)2.4逻辑向量 (7)2.5缺失值 (7)2.6字符向量 (7)2.7索引向量(index vector);数据集子集的选择与修改 (8)2.8对象的其他类型 (9)3对象，模式和属性103.1固有属性：模式和长度 (10)3.2改变对象的长度 (11)3.3属性的获取和设置 (11)3.4对象的类别 (11)4有序因子与无序因子124.1一个特例 (12)4.2函数tapply()与ragged数组 (12)4.3有序因子 (13)5数组和矩阵145.1数组 (14)5.2数组的索引和数组的子块 (14)5.3索引数组 (15)iCONTENTS ii5.4函数array() (16)5.4.1向量，数组的混合运算，重复使用规则 (16)5.5两个数组的外积 (17)5.6数组的广义转置 (17)5.7专门的矩阵功能 (18)5.7.1矩阵乘法 (18)5.7.2线性方程和矩阵的逆 (18)5.7.3特征值和特征向量 (19)5.8奇异值分解与行列式 (19)5.9最小二乘拟合及QR分解 (19)5.10构建分区矩阵，cbind()和rbind() (19)5.11连接函数c()，针对数组的应用 (19)5.12由因子生成频数表 (20)6列表和数据帧216.1列表 (21)6.2构建和修改列表 (22)6.2.1连接列表 (22)6.3数据帧 (22)6.3.1创建数据帧 (22)6.3.2attach()与detach() (23)6.3.3使用数据帧 (23)6.3.4挂接任意列表 (24)6.3.5管理搜索路径 (24)7从文件中读取数据257.1函数read.table() (25)7.2函数scan() (26)7.3内建数据集的存取 (26)7.3.1从其他R功能包中载入数据 (27)7.4编辑数据 (27)8概率分布288.1R—作为一个统计表的集合 (28)8.2检测数据集合的分布 (29)8.3单样本和两样本检验 (32)9语句组、循环和条件操作359.1表达式语句组 (35)9.2控制语句 (35)9.2.1条件执行：if语句 (35)9.2.2重复执行：for循环，repeat和while (35)10编写自己的函数3710.1简单示例 (37)10.2定义新的二元操作符 (38)10.3指定的参数和默认值 (38)10.4参数’...’.. (39)10.5函数内的赋值 (39)10.6更多高级示例 (39)CONTENTS iii10.6.1区组设计的效率因子(Efficiency factors) (39)10.6.2删除打引数组中的所有名称 (40)10.6.3递归的数值积分 (41)10.7范畴(scope) (41)10.8定制环境 (43)10.9类别，通用函数和对象定位 (44)11R的统计模型4511.1定义统计模型；公式 (45)11.1.1对比(contrasts) (48)11.2线性模型 (48)11.3用于释放模型信息的通用函数 (48)11.4方差分析与模型比较 (49)11.4.1方差分析表(ANOVA tables) (49)11.5更新拟合模型 (50)11.6广义线性模型 (50)11.6.1族(families) (51)11.6.2函数glm() (51)11.7非线性最小二乘和最大似然模型 (53)11.7.1最小二乘 (53)11.7.2最大似然 (54)11.8一些非标准的模型 (55)12图形过程5612.1高级绘图命令 (56)12.1.1函数plot() (56)12.1.2显示多元数据 (57)12.1.3显示图形 (58)12.1.4高级绘图函数的参数 (58)12.2低级绘图命令 (59)12.2.1数学注释 (61)12.2.2Hershey矢量字体 (61)12.3图形的交互 (61)12.4使用图形参数 (62)12.4.1持续性变更(Permanent changes):par()函数 (62)12.4.2临时性变更：图形函数的参数 (63)12.5图形参数列表 (63)12.5.1图形元素 (63)12.5.2坐标轴和标记 (64)12.5.3图边缘(Figure margins) (65)12.5.4多图环境 (65)12.6设备驱动 (67)12.6.1文本文档的PostScript图表 (67)12.6.2多重图形设备 (67)12.7动态图形 (68)Chapter1绪论与基础1.1R语言环境R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。
包括：•有效的数据存储和处理功能，•一套完整的数组（特别是矩阵）计算操作符，•拥有完整体系的数据分析工具，•为数据分析和显示提供的强大图形功能，•一套（源自S语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。
在这里使用”环境”（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。
R很适合被用于发展中的新方法所进行的交互式数据分析。
由于R是一个动态的环境，所以新发布的版本并不总是与之前发布的版本完全兼容。
某些用户欢迎这些变化因为新技术和新方法的所带来的好处；有些则会担心旧的代码不再可用。
尽管R试图成为一种真正的编程语言，但是大家不要认为一个由R编写的程序可以长命百岁。
1.2相关的软件和文档R可以被当作S语言（由Rick Becker,John Chambers和AllanWilks在Bell实验室开发）的实现工具，或者S-Plus系统的基本形态。
S语言的发展变化可以参考John Chambers与其他人合作的四本书。
对R来说,基本的参考书是The New S Language:A Programming Environment for Data Analysis and Graphics（Richard A.Becker,John M.Chambers and Allan R.Wilks）。
对于1991年发布的S(S version3)可以参考Statistical Models in S（edited by John M.Chambers and Trevor J.Hastie）。
更多的参考书目请查看本手册的相应部分。
此外，S-Plus的相关文档都可以用于R，只是要注意R与S执行工具之间的差别。
1CHAPTER1.绪论与基础2 1.3R与统计在我们对R语言环境的介绍中并没有提到统计，不过很多人都把R作为一个统计系统来使用。
我们倾向于把它当作环境，使得经典和现代统计技术在其中得到应用。
一部分已经被内建在基本的R语言环境中，但是更多的是以包的形式提供的。
由8个包是随着R一同提供的（称作标准包），其它的可以通过CRAN的成员网站获得（通过）。
通过R可以使用绝大多数的经典或者最新的统计方法，不过用户需要花一些功夫来找出这种方法。
S（和R）与其他主流的统计系统在本质上有一个很重要的不同。
在S中，统计分析通常由一系列的步骤完成，同时将交互的结果存储在对象中。
所以，尽管SAS和SPSS在一个回归或者判别分析中会给出丰富的输出结果，R只是给出一个最小的输出，而将结果保存在一个适当的对象中由R函数进行后续查询。
1.4R与视窗系统使用R最便捷的方式是在一个运行视窗系统的图形工作站上。
这份指南就是为拥有这项便利的用户准备的。
尽管我们绝大部分的内容都是来讲R环境的一般应用，我们还是会时不时的提到R在X window系统下的应用。
与操作系统的直接互动对多数用户来说都是必要的。
在这份指南中我们主要讨论在UNIX系统下的互动，所以Windows下的R用户需要做出一些小的调整。
对工作站的定制是一项直接而有效但又单调乏味的过程，在这里我们并不会作更深入的讨论。
如果您在这方面遇到了困难可以向你身边的专家寻求帮助。
1.5R的交互使用R程序在等待输入命令时会给出提示符，默认的提示符是>,与UNIX的shell提示符是相同的。
不过如果你愿意的话，我们可以轻松的更改R的提示符。
在这里我们先假定UNIX的shell提示符是$。
在UNIX下使用R可以按照下面的推荐步骤来做：1.创建一个独立的子目录来存储解决这个问题所用的数据文件,将目录命名为work.这个目录将作为你当前任务的工作目录.$mkdir work$cd work2.启动R的程序$R3.使用R的各种命令4.退出R>q()此时您会被询问是否保存您在R任务中的数据。
你可以回答yes,no或cancel(使用缩略字符也可以)分别对应退出前保存数据，不保存数据退出或回到R任务中。
被存储的数据在之后的R任务中可以继续使用。
之后的R任务就更简单了。
1.令work成为工作目录，并启动R程序。
$cd work$RCHAPTER1.绪论与基础32.使用R，在任务结束时用q()来中止。
在Windows下使用R的步骤与上面基本相同。
创建一个文件夹作为工作目录，并将其设定R快捷方式的在”起始位置”中。
然后双击图标启动R。
1.6入门训练我们非常推荐读者们在继续进行之前通过一个示例来获取在计算机上使用R的感觉。
这个示例由示例训练给出。
1.7获取函数和功能的帮助信息和UNIX中的man命令一样，R拥有一个内建的帮助功能。
对于任意一个指定的函数，例如solve，命令是>help(solve)或者>?solve对于由特殊字符指定的功能，这些参数必须用单引号或双引号括起来，使之成为一个“字符串”：同时对于某些含有if,for或者function的合成词也要这样处理。
>help("[[")不论是单引号还是双引号都可以包含在另一个中，例如字符串：”It’s im-portant”。
我们的惯例是使用双引号。
一般情况下帮助文档的HTML格式都是被安装了的，可以通过运行下面的命令>help.start()启动一个Web浏览器(UNIX下是netscape浏览器)来浏览包含超级链接的帮助页面。
R语言傻瓜教程1基础
R语言傻瓜教程1基础R语言是一个强大的统计分析工具，也是数据科学领域使用最广泛的编程语言之一、本教程将为您提供R语言的基础知识和操作技巧，适合初学者快速入门。
1. 安装R和RStudio2.R语言基本语法R语言的基本语法与其他编程语言类似，包括赋值、运算符、条件语句和循环等基本操作。
下面是一些常用的语法示例：-赋值操作：使用符号“<-”或“=”进行赋值，例如x<-5或x=5-运算符：包括加法“+”，减法“-”，乘法“*”，除法“/”，幂运算“^”，取余运算“%%”等。
- 条件语句：使用if-else语句进行条件判断，例如if (x > 5) {print("大于5")} else {print("小于等于5")}。
- 循环：使用for循环或while循环进行重复操作，例如for (i in 1:5) {print(i)}。
3.基本数据类型R语言中有多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、向量、矩阵、数据框等。
下面是一些常见的数据类型及其操作：-数值型：表示数值数据，可以进行各种数学运算，例如x<-5- 字符型：表示字符串，使用单引号或双引号括起来，例如x <- "Hello World"。
-逻辑型：表示真假值，只有TRUE和FALSE两个取值，用于逻辑判断，例如x<-TRUE。
-向量：表示一维数组，可以包含多个元素，使用c(函数创建，例如x<-c(1,2,3,4,5)。
- 矩阵：表示二维数组，可以进行矩阵运算，例如x <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)。
- 数据框：表示表格型数据，类似于Excel的表格，可以进行数据处理和分析，例如x <- data.frame(name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), age = c(20, 25, 30))。
R语言入门
R语言介绍
四、R的使用
R是一种区分大小写的解释型语言。你可以在命令提示符（> ）后每次输入并执行一条命令。
基本绘图
1、条形图
1.1 简单的条形图
例. 使用”vcd”包中的数据集Arthritis（关于一项探索类 风湿性关节炎新疗法的研究结果）画条形图：
> install.packages(“vcd”) > library(vcd) > counts <- table(Arthritis$Improved)
标准差以及月龄和体重的相关度。 plot()：用图形展示月龄与体重的关系。
目录
1 2 3 4
R语言介绍 创建数据集
基本绘图 回归分析
创建数据集
数据集通常是由数据构成的一个矩形数组。按照个人要求的格式 来创建含有研究信息的数据集，这是任何数据分析的第一步。在R中 ，这个任务包括以下两步：
选择一种数据结构来存储数据； 将数据输入或导入到这个数据结构中。
创建数据集
二、数据的输入
导入Excel数据：①读取一个Excel文件的最好方式，就是在Excel中将 其导出为一个逗号分隔文件（csv），再导入。
②也可以用xlsx包直接地导入Excel工作。此方式需要先下载和安装 xlsxjars和rJava包，以及一个正常工作的Java安装（ ）
R语句由函数和赋值构成。R使用<-，而不是传统的=作为赋 值符号。例如：x<-rnorm(5)
*创建了一个名为x的向量对象，它包含5个来自标准正态分布 的随机偏差。
R语言-菜鸟级课程
数 据 类 型
#? 1、如何创建一个矩阵 v<-matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) #? 2、求矩阵的逆(需要方阵，且秩为行数) v2<-matrix(tan(1:16),nrow=4,byrow=T) qr(v2)$rank solve(v2) #? 3、求矩阵的特征值与特征向量(需要方阵) eigen(v2) ------------------------------------------------------#? 1、如何创建一个数据框 d<data.frame(ID=c(1,2,3,4,5),AGE=20:24,INCOME=c(2 3001,3232,10232,9923,1023)) #? 2、条件过滤及子集筛选 d2<-d[d$INCOME>10^4,c("ID","AGE")] d2<subset(d,d$INCOME>10^4,c("ID","AGE"),drop=TRU E) #? 3、数据框的拼接 d2<-cbind(d2,RNO=c("20","23"))
MeanDecreaseGini通过 基尼（Gini）指数计算每 个变量对分类树每个节点 上观测值的异质性的影响， 从而比较变量的重要性。 该值越大表示该变量的重 要性越大
如何用R分析数据、初步窥探数据
聚 类 分 析
Q&A
数据框(data.frame)
install.packages()
安 install.packages(c("xx","yy")) 装 R RCMD INSTALL "xxx.tar.gz" 包
R语言入门教程
R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。
本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。
第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。
R语言数据科学入门教程
R语言数据科学入门教程第一章：R语言介绍与安装1.1 R语言的历史和发展R语言起源于新西兰奥克兰大学的S语言，经过多年的发展和优化，成为一种功能强大且广泛使用的数据分析和统计编程语言。
1.2 R语言的特点介绍R语言的开源性、跨平台性、扩展性以及丰富的统计分析和数据可视化功能。
1.3 R语言的安装和配置详细介绍如何下载、安装和配置R语言及其相关的集成开发环境（IDE），例如RStudio。
第二章：R语言基础2.1 R语言的基本语法和命令行界面介绍R语言的基本语法规则，解释如何使用R语言的命令行界面进行交互式编程。
2.2 变量和向量介绍R语言中变量的定义和使用方法，以及如何创建和操作向量。
2.3 数据类型和数据结构详细介绍R语言的不同数据类型（如数值型、字符型、逻辑型等），以及常见的数据结构（如数组、矩阵、数据框等）。
2.4 条件语句和循环介绍在R语言中如何使用条件语句（如if-else语句）和循环语句（如for循环和while循环）。
第三章：数据处理与清洗3.1 数据导入与导出介绍如何使用R语言导入和导出各种常见格式的数据文件，包括CSV、Excel、JSON等。
3.2 数据读取和预览介绍如何使用R语言读取和预览数据，包括查看数据的前几行、数据结构和摘要统计信息等。
3.3 缺失值处理介绍如何处理数据中的缺失值，包括删除含有缺失值的观测值或变量、插补缺失值等方法。
3.4 数据变换和重构介绍如何使用R语言对数据进行变换和重构，包括变量转换、数据透视表和合并数据集等操作。
第四章：数据分析与可视化4.1 描述性统计分析介绍如何使用R语言进行常见的描述性统计分析，例如计算均值、中位数、标准差等。
4.2 统计图表绘制详细介绍R语言中的数据可视化功能，包括绘制直方图、散点图、折线图、箱线图等常见图表。
4.3 统计推断和假设检验介绍如何使用R语言进行统计推断和假设检验，包括t检验、方差分析、回归分析等常见的假设检验方法。
R语言入门操作(2)
通过Lasso 来进⾏行行压缩估计和变量量选择2018年年9⽉月24⽇日⽥田甜参数估计与假设检验2019年年4⽉月28⽇日 ⽥田甜CONTENTS01 02 03Rstudio 参数估计假设检验01Rstudio•R，解释器器，IDE的关系R是⼀一种解释型语⾔言，不不需要编译的过程，代码的翻译和执⾏行行是同步的,R不不需要编译器器但需要解释器器图形界⾯面程序(GUI)除了了引⽤用了了解释器器到它主要窗⼝口中外，还实现了了编辑器器，图形展示和快捷按钮等功能，⼀一个GUI程序只需提供对R语⾔言常⽤用功能的图形化包装即可被称R的GUIGUI如果在⼀一个窗⼝口中包括了了解释器器、编辑器器和图形展示等功能则可被称为IDERstudio是⼀一个优秀的R IDE•选择⼀一个适合⾃自⼰己的IDE(Integrated Development Environment)•控制台•⼯工作空间和历史窗⼝口•画图和帮助窗⼝口2.1参数估计-点估计•矩估计因为不不同的分布有不不同的参数，所以在R 的基本包中并没有给出现成的函数，⼀一般要转化为⽅方程组求解：例例：设随机变量量X 服从[ , ]的均匀分布，现有n 个样本, ,估计两个参数解：⽤用样本⼀一阶矩(样本均值)估计总体均值，样本⼆二阶矩(样本⽅方差)估计总体⽅方差，即⽤用rootSolve 包中的函数multiroot()求解⽅方程组install.packages('rootSolve') # 安装rootSolve 程序包library(rootSolve) # 载⼊入包θ2x 1,...,x n θ1E (X )=θ1+θ22=¯x Var (X )=(θ2−θ1)212=1n n ∑i =1(x 1−¯x )2=S 2•输⼊入样本数据，计算样本⼀一阶矩和⼆二阶矩程序运⾏行行结果（采⽤用迭代的⽅方式，因此需要给出初始值）x = c(4, 5, 2, 9, 5, 1, 6, 4, 6, 2)mu = mean(x) # ⼀一阶矩var = sum((x - mean(x)) ^ 2) / 10 # ⼆二阶矩•构建⽅方程组model = function(theta, mu, var){c(F1 = theta[1] + theta[2] - 2 * mu,F2 = (theta[2] - theta[1]) ^ 2 / 12 - var)}•调⽤用函数进⾏行行求解(详细的参数说明可⽤用?multiroot命令来查看)multiroot(f=model,start=c(0,10),mu=mu,var=var)•法⼀一：写出似然函数，求偏导转换为⽅方程组，求解⽅方程组•例例：设X 服从正态分布 ,为来⾃自总体的⼀一组样本，⽤用极⼤大似然估计参数解：似然函数为：求偏导可得：N (μ,σ2)x 1,...,x n L (μ,σ2;x )=n ∏i =1f (x i ;μ,σ2)=(2πσ2)−n /2exp [−12σ2n∑i =1(x i −μ)2]∂lnL (μ,σ2;x )∂μ=−1σ2n ∑i =1(x i −μ)=0∂lnL (μ,σ2;x )∂σ2=−n 2σ2+12σ4n ∑i =1(x i −μ)2=0•输⼊入数据程序运⾏行行结果set.seed(1) # 设置随机种⼦子x = rnorm(10) # ⽣生成10个服从标准正态分布的随机数•构建⽅方程组model = function(e,x){n = length(x)c(F1 = sum(x - e[1]),F2 = - n + sum((x - e[1]) ^ 2) / e[2] ^ 2)}•调⽤用函数进⾏行行求解multiroot(f=model,start=c(0,1),x=x)•法⼆二：写出对数似然函数，调⽤用maxLik 包中的函数maxLik 。
r语言入门教程
r语言入门教程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。
它具有丰富的数据处理和可视化功能，是许多数据科学家和统计学家的首选工具之一。
R语言的基本语法与其他编程语言有些不同，但学习起来并不困难。
以下是一些入门级别的R语言基础知识，帮助你开始使用R进行数据分析和可视化。
1. 安装R和RStudio：首先，你需要下载并安装R语言。
然后，建议安装RStudio，它是一个集成开发环境，可以更好地管理和组织你的R代码和数据。
2. 使用RStudio：当你打开RStudio时，你会看到几个窗口，包括代码编辑器和R控制台。
在代码编辑器中编写代码，然后按下Ctrl + Enter键或点击"Run"按钮来执行代码。
结果将显示在R控制台中。
3. 变量赋值和基本操作：在R中，你可以使用"="或"<-"符号将值分配给变量。
例如，x <- 10会将值10分配给变量x。
你可以使用实数、整数、字符等数据类型。
4. 向量和矩阵：R中的向量是一系列具有相同数据类型的元素。
你可以使用c()函数创建向量，例如：my_vector <- c(1, 2, 3)。
矩阵是一个二维数据结构，你可以使用matrix()函数创建矩阵。
5. 数据框(Data Frame)：数据框是R中最常用的数据结构之一，类似于Excel表格。
你可以使用data.frame()函数创建数据框。
可以使用read.csv()或read.table()函数从外部文件加载数据框。
6. 数据处理和转换：R提供了许多内置函数用于数据处理和转换，例如：subset()、merge()、aggregate()等。
这些函数可以对数据进行过滤、合并、汇总等操作。
7. 统计分析和建模：R拥有强大的统计分析和建模功能，你可以使用内置函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等。
例如，mean()用于计算均值、t.test()用于执行t检验。
R语言基础入门
R语⾔基础⼊门1 数据导⼊对初学者来讲，⾯对⼀⽚空⽩的命令⾏窗⼝，第⼀道真正的难关也许就是数据的导⼊。
数据导⼊有很多途径，例如从⽹页抓取、公共数据源获得、⽂本⽂件导⼊。
为了快速⼊门，建议初学者采取R语⾔协同Excel电⼦表格的⽅法。
也就是先⽤较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。
例如我们先从这个地址下载iris.csv演⽰数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。
在R语⾔中输⼊如下命令：data=read.table('clipboard',T)这的⾥read.table是R读取外部数据的常⽤命令，T表⽰第⼀⾏是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。
另⼀种更⽅便的导⼊⽅法是利⽤Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是⼀样的。
2 Dataframe操作在数据导⼊R语⾔后，会以数据框(dataframe)的形式储存。
dataframe是⼀种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每⼀⾏都代表⼀个样本点，⽽每⼀列则代表了样本的不同属性或特征。
初学者需要掌握的基本操作⽅法就是dataframe的编辑、抽取和运算。
尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进⾏编辑，下⾯的命令可以让你有机会修改数据并存⼊到新的变量newdata中：newdata=edit(data)另⼀种情况就是我们可能只关注数据的⼀部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键⼊下⾯的命令即可：newdata=data[20:30,2]如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下⾯两个命令是等价的：newdata=data[,2]newdata=data$Sepal.Width第三种情况是需要对数据进⾏⼀些运算，例如需要将所有样本的Sepal.Width变量都放⼤10倍，我们先将原数据进⾏⼀个复制，再⽤$符号来提取运算对象即可：newdata=datanewdata$Sepal.Width=newdata$Sepal.Width*103 描述统计描述统计是⼀种从⼤量数据中压缩提取信息的⼯具，最常⽤的就是summary命令，运⾏summary(data)得到结果如下：对于数值变量计算了五个分位点和均值，对于分类变量则计算了频数。
【R】R语言手册
【R】R语⾔⼿册2018-07-30 21:09:07在R的官⽅教程⾥是这么给R下注解的:⼀个数据分析和图形显⽰的程序设计环境(A system for data analysis and visualization which is built based on S language.)。
R的源起R是S语⾔的⼀种实现。
S语⾔是由 AT&T贝尔实验室开发的⼀种⽤来进⾏数据探索、统计分析、作图的解释型语⾔。
最初S语⾔的实现版本主要是S-PLUS。
S-PLUS是⼀个商业软件，它基于S语⾔，并由MathSoft公司的统计科学部进⼀步完善。
后来Auckland⼤学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿⼈员开发了⼀个R系统。
R的使⽤与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有⼀定的兼容性。
R is freeR是⽤于统计分析、绘图的语⾔和操作环境。
R是属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、源代码开放的软件，它是⼀个⽤于统计计算和统计制图的优秀⼯具。
R是⼀套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算⼯具（其向量、矩阵运算⽅⾯功能尤其强⼤）；完整连贯的统计分析⼯具；优秀的统计制图功能；简便⽽强⼤的编程语⾔：可操纵数据的输⼊和输⼊，可实现分⽀、循环，⽤户可⾃定义功能。
R是⼀个免费的⾃由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使⽤的,在那⼉可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和⽂档。
在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
R的特点(1) 有效的数据处理和保存机制。
(2) 拥有⼀整套数组和矩阵的操作运算符。
(3) ⼀系列连贯⽽⼜完整的数据分析中间⼯具。
(4) 图形统计可以对数据直接进⾏分析和显⽰，可⽤于多种图形设备。
(5) ⼀种相当完善、简洁和⾼效的程序设计语⾔。
它包括条件语句、循环语句、⽤户⾃定义的递归函数以及输⼊输出接⼝。
第1讲之1 初识R语言
第1讲之1ch1初识R语言本章主要对R的基础内容的讲解，让我们尽快熟悉这款流行的数据分析工具。
本章内容涵盖：R的优势、安装流程、扩展包、常用编辑器和工作空间。
1.1 什么是R语言？你现在最常用的统计软件是什么？SAS？MATLAB？还是Eviews？如果你是一个经常和数据分析打交道，需要运用或自己编写各种统计方法的人。
如果还没用上R，那么你已经脱离现在的主流了。
R是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka与Robert Gentleman一起开发的一个面向对象的编程语言，因两人的名都是以R开头，所以命名为“R”。
R是“GNU S”，一个免费开源、能够自由有效地用于统计计算和绘图的语言和环境，可以在UNIX、Windows和Mac OS系统运行，它提供了广泛的统计分析和绘图技术，包括回归分析、时间序列、分类、聚类等方法。
R的前身是S语言，S语言是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发的，提供了一系列统计和图形显示工具，这个语言过去一度是数据分析领域里面的标准语言,但是正在逐步被R语言取代。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大而活跃的全球性社区维护。
其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种统计分析与计算的环境，因为R不仅提供若干统计程序，而且使用者只需指定数据库和若干参数便可进行统计分析。
R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更重要的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者（用户）能灵活地进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
随着R功能的不断完善，也提供了如下图所示的各种高级功能。