下载及相关准备
windows操作系统
R下载：https://www
.r-project.org/
Rstudio下载:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
Linux操作系统 CENTOS
R是已经下好了的 Rstudio wget之后是rpm文件 没有root权限不会编译TAT
学习书籍推荐：https://xccds1977.blogspot.sg/2013/02/r.html
参考资料：http://staff.ustc.edu.cn/~zwp/teach/Stat-Comp/R4beg_cn_2.0.pdf
准备去图书馆借《R in action》...
对象
当R运行时，所有变量、数据、函数及结果都以对象（objects）的形式存在计算机的内存活动中，并冠有相应的名字代号。
对象的内在属性：
类型 mode（） 数值型、字符型、复数型、逻辑型
长度 length（）对象中元素的数目
> x <- 1 > mode(x) [1] "numeric" > length(x) [1] 1 > x <- "helloworld"; y <- TRUE; Z <- i Error: object 'i' not found > x <- "helloworld"; y <- TRUE; Z <- 1i > mode(x);mode(y);mode(Z) [1] "character" [1] "logical" [1] "complex"
对象的操作：
赋值/修改： <-
删除：rm（）
> rm(Z) > ls() [1] "x" "y" > rm(list=ls()) > ls() character(0)
Inf：+∞ -Inf：-∞ NaN：非数字
对象的分类：
向量：外在属性dim和长度的区分、
因子（数值型或字符型）、数组、矩阵（二维数组）、
数据框：由一个或几个向量和/或因子构成，必须是登场的，但可以是不同的数据类型、
时间序列：包含频率、时间等额外属性、
列表：可以包含任何类型的对象。
文件读写
R可读取的数据：储存在文本文件（ASCII）中的数据
其他格式文件（Excel、SAS、SPAA）和访问SQL类型的数据库——高级应用
读取：
read.table（）
> mydata <- read.table("C:/data/test_data.txt")
#创建一个数据框mydata
Warning message:
In read.table("C:/data/test_data.txt") :
incomplete final line found by readTableHeader on 'C:/data/test_data.txt'
> View(mydata)
#数据框中每个变量被命名，缺省值为V1，V2...
> mydata$V1;mydata["V1"];mydata[,1] #单独访问变量
[1] 1 2 #向量
V1
1 1
2 2 #数据框
[1] 1 2 #向量
默认缺省值：
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"’", dec = ".",row.names, col.names, as.is = FALSE, na.strings = "NA",colClasses = NA, nrows = -1,skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,comment.char = "#")
file |
文件名（包含在“”内，或使用一个字符型变量）或者一个URL链接（http://...）（用URL对文件远程访问） |
| header | 反映这个文件的第一行是否包含变量名 |
| sep | 字段分离符 |
| quote | 指定用于存储字符型数据的字符 |
| dec | 用来表示小数点的字符 |
| row.names | 保存着行名的向量,或文件中一个变量的序号或名字,缺省时行号取为1, 2, 3, . . . |
col.names |
指定列名的字符型向量(缺省值是：V1, V2, V3, . . . ) |
| as.is | 控制是否将字符型变量转化为因子型变量(如果值为FALSE)，或者仍将其保留为字符型（TRUE） as.is可以是逻辑型，数值型或者字符型向量，用来判断变量是否被保留为字符 |
| na.strings | 代表缺失数据的值（转化为NA） |
| colClasses | 指定各列的数据类型的一个字符型向量 |
| nrows | 可以读取的最大行数（忽略负值） |
| skip | 在读取数据前跳过的行数 |
| check.names | 如果为TRUE，则检查变量名是否在R中有效 |
| fill | 如果为TRUE且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补 |
| strip.white | 在sep已指定的情况下，如果为TRUE，则删除字符型变量前后多余的空格 |
| blank.lines.skip | 如果为TRUE，忽略空白行 |
| comment.char | 一个字符用来在数据文件中写注释，以这个字符开头的行将被忽略（要禁用这个参数，可使用comment.char = ""） |
scan（）
可用于创建不同的对象，向量，矩阵...
> mydata <- scan("data.dat", what = list("", 0, 0)) #读取了文件data.dat中三个变量，第一个是字符型变量，后两个是数值型变量
scan(file = "", what = double(0), nmax = -1, n = -1, sep = "",quote = if (sep=="\n") "" else "’\"", dec = ".",skip = 0, nlines = 0, na.strings = "NA",flush = FALSE, fill = FALSE, strip.white = FALSE, quiet = FALSE,blank.lines.skip = TRUE, multi.line = TRUE, comment.char = "")
| what | 指定数据的类型（缺省值为数值型） |
| nmax | 要读取数据的最大数量，如果what是一个列表，nmax则是可以读取的行数 （在缺省情况下，scan读取到文件最末端为止的所有数据） |
| n | 要读取数据的最大数量(在缺省情况下，没有限制) |
read.fwf（）：来读取文件中一些固定宽度格式的数据
> mydata <- read.fwf("C:/data/test_data.txt",widths=c(1,5,3,2)
原始数据： 处理后：
存储：
write.table（）
> d <- data.frame(obs=c(1,2,3),treat=c("A","B","C"),weight=c(2.3,NA,9))
> write.table(d,file="C:/data/test_data.txt")
> View(d)
> write.table(d,file="C:/data/test_data.txt",row.names=F,quote=F,sep="\t")
存储数据： 列表显示：
| qppend | 如果为TRUE则在写入数据时不删除目标文件中可能已存在的数据，采取往后添加的方式 |
| quote | 一个逻辑型或者数值型向量：如果为TRUE，则字符型变量和因子写在双引号""中； 若quote是数值型向量则代表将欲写在""中的那些列的列标。 (两种情况下变量名都会被写在""中；若quote = FALSE则变量名不包含在双引号中) |
| row.names | 一个逻辑值，决定行名是否写入文件；或指定要作为行名写入文件的字符型向量 |
| col.names | 一个逻辑值（决定列名是否写入文件）；或指定一个要作为列名写入文件中的字符型向量 |
save（）：保存为R专有的文件格式
> save(d,file="C:/data/test_data.Rdata")
> setwd("C:/data") #定义路径
> load("test_data.Rdata") #加载到内存中