R语言精华函数速览：数据管理、字符串处理与数学计算

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。