第一章 R语言介绍
1.1 工作空间：workspcae
工作空间（workspace）就是当前R的工作环境，它存储着所有用户定义的对象（向量、矩阵、函数、数据库、数据框、列表）。在一个R会话结束时，你可以在当前工作空间保存到一个镜像中，并在下次启动R时自动载入它。
例1：
1.2 输入和输出
1.2.1 输入
函数source(“filename”)可在当前会话中执行一个脚本。如果文件名中不包含路径，R将假设此脚本在当前工作目录中。
例：
source("myscript.R") # 执行包含在文件myscript.R中的R语句集合
1.2.2 文本输出
函数sink(“filename”)可在当前会话中执行一个脚本。默认情况下，如果文件已经存在，则它的内容将被覆盖。
- 使用参数append=TRUE可以将文本追加到文件后，而不是覆盖它。
- 参数split=TRUE可将输出同事发送到屏幕和输出文件中。
- 不加参数调用命令sink()仅向屏幕返回输出结果。
1.2.3 图形输出
虽然sink()可以重定向文本输出，但它对图形输出没有影响。要重定向图形输出，使用一下函数。最后使用**dev.off()**将输出返回到终端
1.3 包
1.安装包
install.packages("需要安装的包名")
2.更新包
update.packages("需要更新的包名")
3.查看已安装包的描述
4.包的载入
要使用安装的包，需要先载入。
library(包名) # 这里不需要引号，安装需要
2.1 数据集的概念
数据集通常是有数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。如下：
- R中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。
- R可以处理的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型（FALSE/TRUE）、复数型、和原生型（字节）。
2.2.1 向量：c()
- 向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。
例1：创建向量
> a <- c(1,2,3,4,5,-1) # 数值类型
> b <- c("one", "two", "three") # 字符型向量
> c <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) # 逻辑型向量
注意：单个向量只能是一种数据类型
例2：访问向量中的元素
> a <- c(1,2,3,4,5,-1)
> a[3] # 第三个，索引从1开始，而不是0
[1] 3
> a[c(1,3,6)] # 第1,3，6个
[1] 1 3 -1
> a[2:6] # 第2到6个
[1] 2 3 4 5 -1
2.2.2 矩阵：matrix()
- 矩阵是一个二维数组，只是每一个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。
格式：
mymatrix <- matrix(vector, nrow=a, ncol=b, byrow=TRUE/FALSE, dimnames=list(r_name,c_name))
1.vector：包含了矩阵的元素
2.nrow：指定行数
3.ncol：指定列数
4.byrow：TRUE则按行填充；FALSE则按列填充；默认按列
5.dimnames：以字符向量表示行名和列名
2.2.3 数组：array()
形式：
myarray <- array(vector, dimensions, dimnames)
1.vector：包含了数组中的数据
2.dimensions：是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值。（可选）
例：创建234的三维数组
2.2.4 数据框：data.frame()
格式：
mydata <- data.frame(col1, col2, col3, ...)
• 1
1.列向量col1，col2，col3可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）
注意：每一列的模式必须唯一
注意：这里的$相当于python中的.
1. attach()函数
2. detach()函数
- detach并不会对数据框本身做任何处理，这句是可以省略的，写上是一个好的编程习惯
2.2.5 因子：factor()
- 连续型变量：可以呈现为某个范围内的任意值，并同时表示了顺序和数量
- 类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）
- 函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值，同时一个由字符串组成的内部向量将映射到这些整数上
2.2.6 列表：list()
格式：
mylist <- list(object1, object2)
# 你还可以对列表中的对象命名
mylist <- list(name1=object1, name2=object2)
2.3 数据的输入
2.3.1 使用键盘输入数据：edit()
