R語言中的基本函數使用 - 更新中

用法：assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos),? inherits = FALSE, immediate = TRUE)

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assign函數在循環時候，給變量賦值。

舉例說明：

1、

for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){

assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])

}

2、

for (i in 1:3){

assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)

}

ls()

[1] "a1" "a2" "a3" "i"

a1

[1]? 1? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 9 10

a2

[1]? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 9 10

a3

[1]?3? 4? 5? 6? 7? 8? 9 10

1、paste函數可用于字符串連接

用法：paste (..., sep = " ", collapse = NULL)，分隔符默認為空格

我們簡單舉個例子

1）paste("a","b") ##能連接a b

[1] "a b"

paste("a","b","c")

[1] "a b c"

2）設置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等號分隔了

[1] "a=b"

3）連接多個元素paste("a",1:5,sep="") ##會自動每個元素與a相連

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4）paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量輸出文件名

[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、

2、collapse參數

謝益輝大佬說這個參數引無數英雄競折腰啊，大家只會sep

1）paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧，collapse沒用上

[1] "a 1"

2）paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##這樣就很容易理解了，collapse折疊起了元素

[1] "a+b+c"

3）paste("a",1:5,sep="") ##再來更明顯的舉例

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4）paste("a",1:5,sep="",collapse="+")?##先在元素間連接，然后折疊

[1] "a1+a2+a3+a4+a5"

3、與paste0函數的區別

paste0函數，默認sep=""是兩個函數唯一的區別

paste(c("a","b","c"),1:3)##默認空格符

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")

[1] "a1""b2""c3"

如果兩個向量長度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范圍后繼續從前向后連接

[1] "a 1"? "b 2"? "c 3"? "a 4"? "b 5"

paste0(c("a","b","c"),1:3)#默認元素連接為sep=""

[1] "a1""b2""c3"

用法：unlist()函數的作用，就是將list結構的數據du，變zhi成非list的數據，即將list數據變成 字符串向量 或者數字向量的形式

如果是向量的話就直接輸出向量

例子：

%in%相當于match()函數的一個縮寫。用來判斷一個數組或矩陣是否包含在另一個數組或矩陣里。舉個例子一目了然：

#首先復制兩個變量a和b

a?-?1:5

b?-?3:7

a?%in%?b????#看a的元素是否包含在b中輸出結果如下：

[1]?FALSE?FALSE??TRUE??TRUE??TRUE

用法：apply(x, MARGIN, FUN, ...)

作用：對 矩陣 的行或列使用函數，或者對 數組 的各個維度使用函數

x為數據對象，MARGIN是維度的下標，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列，FUN是自己指定的任意或自定義函數

注：數據框dataframe也可以使用apply函數，該函數會自動將數據框轉化為矩陣，但前提是數據框中各列的數據類型 必須是數值型，否則會報錯。

用法：lapply(x,FUN,...)

作用：對列表中的各個元素使用函數

x是格式為列表的數據源，FUN是任意函數。

intersect(data1，data2)：交集

union(data1，data2)：并集

r語言c函數怎么用

r語言中的c()函數，用來把一些數據組合成向量。

如：x-c(1,2)

把1，2兩個數，組合成向量（1，2），并存入變量x。

R語言常用函數整理（基礎篇）

R語言常用函數整理本篇是基礎篇，即R語言自帶的函數。

vector：向量

numeric：數值型向量

logical：邏輯型向量

character；字符型向量

list：列表

data.frame：數據框

c：連接為向量或列表

length：求長度

subset：求子集

seq，from:to，sequence：等差序列

rep：重復

NA：缺失值

NULL：空對象

sort，order，unique，rev：排序

unlist：展平列表

attr，attributes：對象屬性

mode，class，typeof：對象存儲模式與類型

names：對象的名字屬性

字符型向量 nchar：字符數

substr：取子串 format，formatC：把對象用格式轉換為字符串

paste()、paste0()不僅可以連接多個字符串，還可以將對象自動轉換為字符串再相連，另外還能處理向量。

strsplit：連接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配

grep，sub，gsub：模式匹配與替換

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：復數函數

factor：因子 codes：因子的編碼 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平個數 cut：把數值型對象分區間轉換為因子

table：交叉頻數表 split：按因子分組 aggregate：計算各數據子集的概括統計量 tapply：對“不規則”數組應用函數

dev.new() 新建畫板

plot()繪制點線圖,條形圖,散點圖.

barplot( ) 繪制條形圖

dotchart( ) 繪制點圖

pie( )繪制餅圖.

pair( )繪制散點圖陣

boxplot( )繪制箱線圖

hist( )繪制直方圖

scatterplot3D( )繪制3D散點圖.

par()可以添加很多參數來修改圖形

title( )　添加標題

axis( )　調整刻度

rug( )　添加軸密度

grid( )　添加網格線

abline( )　添加直線

lines( )　添加曲線

text( )　添加標簽

legend(）　添加圖例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四則運算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x - c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整數位

round(x, 2) #保留兩位小數

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效數字(跟學過的有效數字不是一個意思)

例：略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例：xx - c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，積 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符號函數

abs，sqrt：絕對值，平方根

log, exp, log10, log2：對數與指數函數

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函數

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：雙曲函數

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：與貝塔函數、伽瑪函數、組合數有關的特殊函數

fft，mvfft，convolve：富利葉變換及卷積

polyroot：多項式求根

poly：正交多項式

spline，splinefun：樣條差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函數

deriv：簡單表達式的符號微分或算法微分

array：建立數組

matrix：生成矩陣

data.matrix：把數據框轉換為數值型矩陣

lower.tri：矩陣的下三角部分

mat.or.vec：生成矩陣或向量

t：矩陣轉置

cbind：把列合并為矩陣

rbind：把行合并為矩陣

diag：矩陣對角元素向量或生成對角矩陣

aperm：數組轉置

nrow, ncol：計算數組的行數和列數

dim：對象的維向量

dimnames：對象的維名

rownames，colnames：行名或列名

%*%：矩陣乘法

crossprod：矩陣交叉乘積（內積）

outer：數組外積

kronecker：數組的Kronecker積

apply：對數組的某些維應用函數

tapply：對“不規則”數組應用函數

sweep：計算數組的概括統計量

aggregate：計算數據子集的概括統計量

scale：矩陣標準化

matplot：對矩陣各列繪圖

cor：相關陣或協差陣

Contrast：對照矩陣

row：矩陣的行下標集

col：求列下標集

solve：解線性方程組或求逆

eigen：矩陣的特征值分解

svd：矩陣的奇異值分解

backsolve：解上三角或下三角方程組

chol：Choleski分解

qr：矩陣的QR分解

chol2inv：由Choleski分解求逆

，，=，=，==，!=：比較運算符 !，，，|，||，xor()：

邏輯運算符 logical：

生成邏輯向量 all，

any：邏輯向量都為真或存在真

ifelse()：二者擇一 match，

%in%：查找

unique：找出互不相同的元素

which：找到真值下標集合

duplicated：找到重復元素

optimize，uniroot，polyroot：一維優化與求根

if，else，

ifelse，

switch：

分支 for，while，repeat，break，next：

循環 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循環的函數。

function：函數定義

source：調用文件 ’

call：函數調用 .

C，.Fortran：調用C或者Fortran子程序的動態鏈接庫。

Recall：遞歸調用

browser，debug，trace，traceback：程序調試

options：指定系統參數

missing：判斷虛參是否有對應實參

nargs：參數個數 stop：終止函數執行

on.exit：指定退出時執行 eval，expression：表達式計算

system.time：表達式計算計時

invisible：使變量不顯示

menu：選擇菜單（字符列表菜單）

其它與函數有關的還有：

delay，

delete.response，

deparse，

do.call，

dput，

environment ，

formals，

format.info，

interactive，

is.finite，

is.function，

is.language，

is.recursive ，

match.arg，

match.call，

match.fun，

model.extract，

name，

parse 函數能將字符串轉換為表達式expression

deparse 將表達式expression轉換為字符串

eval 函數能對表達式求解

substitute，

sys.parent ，

warning，

machine

cat，print：顯示對象

sink：輸出轉向到指定文件

dump，save，dput，write：輸出對象

scan，read.table，readlines, load，dget：讀入

ls，objects：顯示對象列表

rm, remove：刪除對象

q，quit：退出系統

.First，.Last：初始運行函數與退出運行函數。

options：系統選項

?，help，help.start，apropos：幫助功能

data：列出數據集

head()查看數據的頭幾行

tail()查看數據的最后幾行

每一種分布有四個函數：

d―density（密度函數），p―分布函數，q―分位數函數，r―隨機數函數。

比如，正態分布的這四個函數為dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我們列出各分布后綴，前面加前綴d、p、q或r就構成函數名：

norm：正態，

t：t分布，

f：F分布，

chisq：卡方（包括非中心）

unif：均勻，

exp：指數，

weibull：威布爾，

gamma：伽瑪，

beta：貝塔

lnorm：對數正態，

logis：邏輯分布，

cauchy：柯西，

binom：二項分布，

geom：幾何分布，

hyper：超幾何，

nbinom：負二項，

pois：泊松

signrank：符號秩，

wilcox：秩和，

tukey：學生化極差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位間距）等為統計量，

sort，order，rank與排序有關，

其它還有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已實現的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：協方差陣及相關陣計算

biplot，biplot.princomp：多元數據biplot圖

cancor：典則相關

princomp：主成分分析

hclust：譜系聚類

kmeans：k-均值聚類

cmdscale：經典多維標度

其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：時間序列對象

diff：計算差分

time：時間序列的采樣時間

window：時間窗

lm，glm，aov：線性模型、廣義線性模型、方差分析

quo()等價于quote()

enquo()等價于substitute(）

R語言常用函數

1. 判斷存在：一個元素是不是在向量中用 a%in%b

a="TT"

b=c("AA","AT","TT")

a %in% b

[1] TRUE

2. 判斷某一元素這向量中的索引（第幾個位置）： index.TT=which(b==”TT”)

index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引號，which是判斷函數，b是想知道的元素所在的向量

index.TT

[1] 3

3. 相當于 python 中的字典， names 函數

b

[1] "AA" "AT" "TT"

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype

names(b)

[1] "geno1" "geno2" "geno3"

names(b)[1]

[1] "geno1"

names(b)[1]="test"

names(b)

[1] "test""geno2" "geno3"

names(b)=NULL

b

[1] "AA" "AT"

b["geno2"]

"AT"

pop_name=c(“CEU”,"YRI")

names(pop_name)=c(1,2)

names(pop_name[1])=1

4. 去除某一元素： b[-index.nu]

#想去除元素”TT”,如果你不知道是第幾個索引，可以先判斷索引，再刪除。

b=c("AA","AT","TT")

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")

index.TT=which(b=="TT")

b=b[-index.TT]

b

geno1 geno2

"AA""AT"

5. 相當于 Python 中的 set() 函數 和 count() 函數： unique() ， table()

b=c("TT","AT","AT","TT","AA")

unique(b)#即相當于去除所有的重復，只保留一個

[1] "TT" "AT" "AA"

table(b)#以元素為name,統計各元素的個數

b

AA AT TT

122

6. 字符串的分割： strsplit()

test="AA"

strsplit(test)

錯誤于strsplit(test) :缺少參數"split",也沒有缺省值

strsplit(test,split='')

[[1]]

[1] "A" "A"

test=strsplit(test,split='')[[1]]

test

[1] "A" "A"

7. 文本文檔的寫入： write.table()

write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引號后寫入，row.names=F去掉行的名字寫入，否則會把名字寫進去

##寫入數據時候最好把數據存儲成一個matrix然后直接寫。要是每行每行寫的話要注意數據的格式了。先建立一個空的matrix，見8，然后通過rbind或者cbind疊加上去。

方法一：

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=c(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”)#你會發現結果是

AA

TT

CC

….

##而且還有行和列的名字，因為沒有設置參數。因為對于c向量來說，寫的話默認是豎著寫的，每個元素占一行。所以比較方便的就是rbind

方法二：

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F)#你會發現結果是

AA TT CC

AA TT CC

AA TT CC

##原因是rbind把最總結果當做矩陣了。對于R數據的寫入最好能生成最后的矩陣再寫入。但是西面的梅一行寫一次和方法二的效果是想通的，但是要用到append參數。

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)

}

8. 建立一個空的 matrix ：

res.matrix - matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##這樣就建立了一個0行6列的空matrix了。

9. 如何將 R 運行結果輸出到文件

x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")

z=t(x)

ks.test(y,z)

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:y and z

D = 0.207, p-value 2.2e-16

alternative hypothesis: two-sided

如上面運行結果，我想將p-value 2.2e-16自動保存到一個文件中，如何用R程序實現，謝謝！

sink("output.txt")

print(ks.test(y,z)$p.value)

sink()

10 降序排列：

a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)

a=sort(a,decreasing=T)

a

[1]5.04.01.21.00.1 -0.1

11. 取前1％的數

a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)

a=sort(a,decreasing=T)#先降序

sig=a[round(length(a)*0.01)]

sig

[1] 990

12.在shell中直接執行R腳本

R CMD BATCH --argstest.R

13. R中高級作圖的方法

14:設置字體類型：

par(family='Times New Roman')

15:控制圖形四周的空白大小

par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))

其中mar是四周的間距,分別為x,y上下的距離

16控制作圖區域的大小layout

layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))

分成豎著三份， 其中三份比列依次為（高度依次為2：2：1）

17保留兩位小數

round(0.123,digits=2)

18 在原有圖的基礎上畫圖：

par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)

19 只顯示y軸

plot(1:10,1:10,axes=F)

axis(2,at.....)

20 調節刻度方向 las

plot(1:10,1:10,las=1)

21 屏幕分割

layout(matrix(1:16,4,4))＃＃＃豎著plot

par(mfrow=c(4,4))##橫著plot

22.邏輯表示或者

xor為異或，兩值不等為真，兩值相等為假。例：xor(0, 1)

23. 從向量中隨機取幾個數sample

sample(rep(1:1000),10)

23 字符串轉換成小數浮點型

as.numeric("0.123")

24. 讀取不規范的文本

f=readLines(afile,n=1)＃n表示讀幾行

f=strsplit(f,'\t')##分割

f[1][[1]]##第一行

f[1][[1]][1]##第一行 第一個字符串

25. write 寫入文件

write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿著每行一次 寫入

26. 不需要循環，這直接對matrix沒行或者每列進行篩選操作apply（）

apply（data,col2 or row1, max0）

27.保留2位小數

a=2.300

a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))

28。調出假設檢驗的p value

t.test(data1,data2)$p.value

新聞名稱：R語言c函數代碼舉例 r語言函數大全
分享路徑：http://vcdvsql.cn/article28/doodgjp.html

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