R语言精华函数速览:数据管理、字符串处理与数学计算
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R语言是一种强大的统计分析和图形编程语言,它在数据科学领域广泛应用。本文将详细介绍R语言中的常用函数,以便快速理解和查询。
**一、数据管理**
1. **向量(vector)**:R中的基本数据结构,可以是数值型、逻辑型或字符型。`numeric`用于表示数值向量,`logical`表示逻辑向量,而`character`则存储文本。
2. **列表(list)**:灵活的数据结构,可以包含不同类型的数据项。
3. **data.frame**:类似于二维表格,用于组织和处理数据,每个列可以有不同的数据类型。
4. **c()**:合并向量或列表,创建一个新向量。
5. **length()**:计算向量或对象的长度。
6. **subset()**:从数据框中选取满足条件的子集。
7. **seq()**:生成等差数列,如从`from`到`to`的序列。
8. **rep()**:重复元素,可以指定次数或基于某个值的重复。
9. **NA**:表示缺失值,在处理数据时需要注意。
10. **NULL**:表示空对象,常用于函数返回值或赋值操作。
11. **sort()`, `order()`, `unique()`, `rev()`**:对向量进行排序、排序索引、删除重复值和反转顺序。
12. **unlist()**: 展平列表,将多维结构转化为一维。
13. **attr()`, `attributes()`:** 查看或设置对象的属性,包括元数据和自定义属性。
14. **mode()`, `typeof()`:** 分别检查对象的存储模式和类型,了解其内部结构。
15. **names()**: 获取或设置对象的名称,如变量名。
**二、字符串处理**
1. **character**:表示字符型向量。
2. **nchar()**: 计算字符串长度。
3. **substr()**: 从字符串中提取子串。
4. **format(), formatC()**: 格式化输出对象为字符串。
5. **paste(), strsplit()**: 合并或拆分字符串。
6. **charmatch(), pmatch()**: 字符串匹配操作。
7. **grep(), sub(), gsub()**: 模式匹配和替换,用于查找和替换字符串中的特定模式。
**三、复数(complex)**
R语言支持复数计算,提供了如`complex`, `Re()`, `Im()`, `Mod()`, `Arg()`, ` Conj()`等函数。
**四、因子(factor)**
1. **factor()**: 创建因子,用于分类变量。
2. **codes**: 提供因子的编码方式。
3. **levels**: 因子的各水平名称。
4. **nlevels()**: 查询因子的水平数量。
5. **cut()**: 将数值切分为因子,通常用于数据分组。
6. **table()**: 统计交叉频数表,展示数据分布。
7. **split()**: 按照因子分组数据。
8. **aggregate()**: 对分组后的数据进行汇总统计。
9. **tapply()**: 对不规则数组应用函数,按因子进行计算。
**五、数学计算**
1. **基本算术运算符(+, -, *, /, ^, %%)**:执行基本数学运算。
2. **ceiling(), floor(), round(), signif(), trunc(), zapsmall()**: 舍入和修剪数字精度。
3. **max(), min(), pmax(), pmin()**: 找到最大值和最小值。
4. **range(), sum(), prod()**: 计算范围、总和和乘积。
5. **cumulative functions**: 如`cumsum()`, `cumprod()`, `cummax()`, `cummin()`: 计算累加、累乘等。
6. **sort()**: 排序功能,`approx()` 和 `approxfun()` 用于插值。
7. **差分(diff())**: 计算相邻元素之间的差。
8. **sign()**: 计算数的符号。
9. **数学函数**: 包括绝对值、平方根、对数、指数、三角函数(sin, cos, tan等)以及双曲函数。
10. **特殊函数**: 如`beta(), lbeta(), gamma(), lgamma(), digamma()`等,涉及贝塔函数、伽玛函数和阶乘等。
通过掌握以上R语言的常用函数,数据科学家能够有效地处理和分析数据,实现各种统计和可视化任务。熟练运用这些工具将极大地提高编程效率,并助力深入探索数据背后的洞察。
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