"这篇文档是针对R语言初学者的教程,由北京工业大学应用数理学院的薛毅教授编写。文档涵盖了R软件的基本操作,包括软件的下载与安装、R环境的初步认识、基本的统计对象如向量、字符、逻辑值、缺失数据的处理、复数、因子、多维数组和矩阵,以及列表和数据框的使用。此外,还涉及了数据的读取和写入。"
在R软件的使用中,首先介绍的是R软件的下载与安装,这是使用R的基础步骤,通常可以在R官方网站上找到不同操作系统对应的安装包。安装完成后,初识R的过程中会学习如何启动R界面,理解R的交互式环境,以及如何输入和执行命令。
接着,文档详细阐述了R中的基本数据类型,如数字、字符、逻辑值和向量。向量是R中最基本的数据结构,可以包含同类型元素,如数值、字符或逻辑值。向量可以使用c()函数创建,还可以生成有规律的序列,如1:10或者seq()函数。逻辑向量用于表示真或假,而字符向量则用于存储文本信息。此外,向量支持下标运算,可以进行元素的选取、替换等操作。
R中的对象及其属性是关键概念,每个R对象都有模式(mode)和长度(length),可以通过模式判断其数据类型,长度则表示对象包含的元素数量。attributes()和attr()函数用于查看和修改对象的附加属性,如class属性,这对于理解对象的行为至关重要。
因子(factors)在数据分析中常用,是处理分类变量的有效方式。factor()函数可以将字符型向量转换为因子,tapply()函数则允许按因子水平进行数据的分组计算,gl()函数则用于生成等差的因子序列。
多维数组和矩阵是处理二维或更高维度数据的重要工具。矩阵是特殊形式的数组,只允许同一类型的数据,并支持矩阵运算,如加减乘除和转置。数组则允许不同类型的元素,下标操作和四则运算与矩阵类似。
列表(list)和数据框(data.frame)是R中两种复杂的数据结构。列表可以包含不同类型的对象,是R中最通用的数据结构之一。数据框则是表格形式的数据结构,类似于数据库中的表格,每一列可以是不同类型的向量,但所有行必须具有相同数量的元素。对这两种结构的编辑操作,如添加、删除和修改元素,是数据分析中常见的任务。
最后,文档介绍了数据的读写操作,包括从纯文本文件中读取数据,以及导入其他格式的数据文件,如CSV、Excel或SPSS文件。这些功能使R能够与其他数据分析工具无缝对接,实现数据的导入导出。
这篇文档提供了R语言的基础知识和实用技能,对于学习和掌握R软件的使用非常有帮助,无论是统计建模还是数据分析,都能为初学者提供坚实的理论基础和实践经验。