R语言函数速查指南

"R参考卡片" R是一种广泛用于统计分析、图形绘制以及各种计算任务的免费开源编程语言和环境。本资源提供了一张R语言的主要函数命令及其使用方法的参考卡片，由Tom Short编撰，并包含了Emmanuel Paradis的《R初学者》一书中的部分材料。 ### 获取帮助 在R中，获取帮助是非常便捷的： - `help(topic)` 或 `?topic`：显示关于特定主题的在线文档。 - `help.search("topic")`：在帮助系统中搜索特定主题。 - `apropos("topic")`：查找与主题匹配的函数名。 - `help.start()`：启动HTML版本的帮助界面。 - `str(a)`：显示对象a的内部结构。 - `summary(a)`：提供对象a的摘要，通常是统计摘要，但对不同类型的a有不同的操作。 - `ls()` 和 `ls.str()`：列出搜索路径中的对象或按模式搜索对象。 - `dir()`：显示当前目录中的文件。 ### 输入与输出 处理数据输入和输出是R中的关键操作： - `load()`：加载使用`save`函数保存的数据集。 - `data(x)`：加载预定义的数据集。 - `library(x)`：加载附加包。 - `read.table(file)`：从文本文件中读取数据，通常用于导入表格数据。 ### 数据操作 R提供了丰富的数据处理功能： - `subset(data, condition)`：根据条件从数据框中提取子集。 - `merge(df1, df2, by = "column")`：根据指定列合并两个数据框。 - `cbind()` 和 `rbind()`：按列或行结合数据框。 - `dplyr`包：提供了更高效的数据操作工具，如`filter()`, `mutate()`, `summarize()`等。 ### 统计分析 R拥有强大的统计计算能力： - `t.test()`, ` WilcoxonTest()`: 实验设计中的t检验和非参数检验。 - `cor()`：计算变量间的相关系数。 - `lm(formula, data)`：建立线性模型。 - `summary(lm_obj)`：查看线性模型的摘要统计。 - `anova(lm_obj)`：进行方差分析。 ### 图形绘制 R的可视化功能强大，包括： - `plot(x, y)`：基本的散点图。 - `hist()`：直方图。 - `boxplot()`：箱形图。 - `barplot()`：条形图。 - `ggplot2`包：提供高度自定义的图形创建。 ### 控制流与循环 控制程序执行的结构： - `if condition then statement else statement`：条件判断。 - `for(i in seq_len(n)) statement`：for循环。 - `while(condition) statement`：while循环。 - `sapply()`, `lapply()`: 应用函数于向量或列表。 ### 函数与编程 R支持用户自定义函数： - `function(name, args) { body }`：定义函数。 - `source()`：从文本文件运行R代码。 - ` eapply()`, `mapply()`: 应用函数到数据框或矩阵的列或行。 以上仅是R语言众多功能的一部分，R的生态系统还包括许多其他包，如`tidyverse`系列（包括`dplyr`, `tidyr`, `ggplot2`等）用于数据操作和可视化，`caret`用于机器学习，`reshape2`用于数据重塑，以及`stringr`处理字符串等。通过这些工具，R成为了一个功能全面的统计和数据分析平台。