R是专门用于数据分析和统计的脚本语言，能够更快捷、更强大地分析数据，广泛地应用在每一个需要统计和数据分析的领域。使用R做数据建模、数据统计和分析是一个发现未知和惊喜的旅程，前提，你必须迈出第一步，去学习R语言。R是一种解释型语言，这意味着代码在运行之前不需要编译，在学习R语言时，首先需要安装R，访问网站 https://www.r-project.org/，下载适合操作系统的R安装包，在Windows操作系统中，请下载（Download R 3.4.2 for Windows）；其次，一款好用的IDE，是学习路上的好助手，我推荐使用RStudio，这是一款专门用于R开发的开源集成开发环境（IDE），官方下载地址是：RStudio，RStudion集成了控制台程序，本文主要通过控制台程序学习R语言。
R的语句的分隔符是分号“;”，或换行符，当语句结束时，可以不使用分号“;”，R语言会自动识别语句结束的位置。
R是矢量化的语言，这意味着操作自动地应用于向量的每一个元素，不需要显式编写遍历每个分量的代码。向量没有维数，这意味着没有列向量或行向量之分。
一，变量是什么样子？
首先，我们学习变量的用法，变量用于临时存储数据，以便重用。在R语言中，变量不需要声明，直接赋值，变量名是大小写敏感的，为变量赋值的操作符是：<- 或 =，建议使用<- 作为变量的赋值符号，以下代码为变量v赋值，并输出变量的值：
> v<-3> v [1] 3
注意，输出结果[1]，表明从变量的第一个原始开始显示，这意味着，变量实际上是一个向量，R语言中不存在标量类型，最小的数据类型是向量，而向量是一系列有序的值。R按照序列的顺序，逐个打印向量的各个元素。
函数print用于输出变量的值，在控制台中，可以直接输入变量名，控制台自动调用print函数打印变量的值。
如果想把赋值和打印处于写在同一行中，可以把赋值语句写在()中，这样，就能在同一行中完成变量的赋值和打印：
>(v<-3) [1] 3
1，变量的类型
R语言中不存在标量类型（scalar type），所有的变量都属于特定的类（class），类用于表示变量属于的类型（type），可以认为类（class）和类型（type）相同，用户可以通过class(variable)函数查看变量的类型：
> v=1:3 > v [1] 1 2 3 > class(v) [1] "integer"
变量可以存储任何数据类型，也可以存储任何数据对象，例如，函数，分析的结果以及一个图形，单个变量在某时刻取值为一个数字，而后可以被赋值为字符，还可以取值为其他数据类型。
2，变量的类型检查和类型转换
通过is.* 函数检查变量的类型，通过as.*函数转换变量的类型
> vc=c('1','2','3') > is.character(vc) [1] TRUE > vi=as.integer(vc) > is.integer(vi) [1] TRUE
3，变量的删除
在R中，创建变量会占用系统的存储空间，而删除变量会释放存储空间；为了确保存储空间的及时释放，可以使用gc函数，强制系统回收垃圾，释放操作系统中不再使用的存储空间，R也会自动周期性地执行垃圾回收。使用rm函数把变量从当前的作用域中删除：
> rm(variable)
> gc()
二，序列和向量
向量是R语言中最基本的数据类型，向量是有序的数据序列，序列中的每一个数据项叫做向量的一个元素，同一个向量的元素的数据类型必须是相同的，同一个向量中无法混杂多种不同类型的元素，向量元素可以是数值，字符，逻辑值等，特别地，对于正整数序列，可以使用冒号 : 操作符，该操作符能够产生一个序列，例如 n:m，用于创建从数值n开始，步长为1，依次递增，到数值m结束的有序的数值序列：
> 1:3 [1] 1 2 3
1，seq函数家族
seq函数用于创建序列，参数分别是开始值（from），结束值（to），步长（by），例如：
seq(from = 1, to = 1, by=step)
seq.int是seq函数的包装，步长不为1的数值序列，可以通过seq.int函数来实现，该函数有三个参数，第一个参数是序列的开始值，第二个参数是序列的结束值，第三个参数默认值是1，用于指定步长。
> seq.int(1,5,2) [1] 1 3 5
函数seq_len(n) 用于创建长度为n的序列，相当于设置seq.int函数的：开始（from）为1，步长（by）为1，终止值（to）为n：
seq_len(2) [1] 1 2
函数seq_along(arg)有一个输入参数，该函数根据参数变量的长度（length）创建相同长度的序列：
> seq_along(c(1,3,5)) [1] 1 2 3
2，向量的创建
向量（Vector，也叫矢量）是数据的有序序列。函数c把一系列的数据拼接起来，创建一个向量；也可以通过c函数和冒号操作符，创建向量，例如：
> c(1,2,3,4) [1] 1 2 3 4 > c(1:4) [1] 1 2 3 4
也可以通过vector(class,length)函数，创建指定类型和长度的向量，向量的每个元素的值是指定类型的默认值，可以是0，FALSE,空字符串，或NULL。
> vector('integer',3) [1] 0 0 0
R为每个类型都包装了一个创建向量的函数，格式是class_name(length)，例如：
> numeric(3) [1] 0 0 0
3，向量的长度
向量的长度，就是序列的元素个数，通过length函数获取向量的长度
> length(c(1:3)) [1] 3
4，为向量的各个元素命名
R能够为向量的各个元素命名，元素的命名有两种模式：在创建向量时为元素命名，通过names函数为元素命名：
> (v=c(a=1,b=2,c=3)) a b c 1 2 3 > names(v)=c('va','vb','vc') va vb vc 1 2 3
输出的结果中，并没有[1]，这说明，无名的向量是按照序列的顺序输出的。
三，索引向量
R通过下表来访问向量中特定位置的元素，第一个位置是1。向量的索引格式是v[n]，n叫做向量的下标，共有三种索引向量的方法。超出范围的下标值，不会导致错误，向量会返回缺失值（NA），不返回任何下标，将返回整个向量的值。
1，下标为整数或整数向量
当n值为正整数时，返回特定位置的元素的值；当n值为负整数时，不返回特定位置的元素的值；当n值为整数向量时，返回特定位置的元素。
> v=1:3 > v[1] [1] 1 > v[-1] [1] 2 3
v[-1]和 v[c(2:3)]返回的元素相同。
2，下标为逻辑向量
当n值为逻辑向量时，返回位置为true的元素的值；
> v[v<=2] [1] 1 2
v[v<=2]和v[c(TRUE,TRUE,FALSE)]返回的元素相同。
3，下标为字符或字符向量
对于命名向量，给向量传入字符向量，命名向量返回包含名字的元素的值；
> v=(a=1,b=2,c=3) > v[c('a','b')] a b 1 2
4，向量元素的位置
which函数，返回逻辑向量中为TRUE的位置。
> which(c(1:3)>1) [1] 2 3
which.min(v) 函数是表达式 which(min(v))的简写，表示向量的最小值元素的位置，which.max(v) 函数是表达式 which(max(v))的简写，表示向量的最大值元素的位置
> which.min(c(1:3)) [1] 1
四，向量元素的追加，删除和更新
可以向矢量中追加元素，例如，向矢量的末尾追加一个元素：
> r=c(1,3,4) > r[4]=5 > r [1] 1 3 4 5
向量不能直接删除特定位置的元素，但是，我们可以通过为向量重新赋值来实现：
> r=r[r!=4] > r [1] 1 3 5
更新向量特定位置的元素值，只需要为向量的指定元素赋予新值：
> r[3]=4 > r [1] 1 3 4
五，向量的循环
引入向量的目的，运算符或函数，能够作用于向量中的每个元素，而无需显式地编写循环语句，向量内置隐式循环，用于循环向量的各个元素执行计算。
1，向量和单个数值相加
向量和单个数值n相加，是把向量的每个元素都和单个数值n相加，返回的结果是向量：
> x<-c(1:3) > x+1 [1] 2 3 4
2，向量和向量相加
向量和向量相加，在相同的序列位置上，对两个向量的元素相加，返回的结果是向量，向量和向量做运算，推荐两个向量具有相同的长度（length）：
> a=1:3 > b=4:6 > a+b [1] 5 7 9
六，向量的排序和排名
排序：使用sort函数对向量进行排序，order函数返回元素在排序之后的位置,v[order(v)]返回和sort(v)相同的结果：
> v=c(1,3,5,2,4) > sort(v) [1] 1 2 3 4 5 > order(v) [1] 1 4 2 5 3 > v[order(v)] [1] 1 2 3 4 5
排名：rank函数为数据框中的每个元素进行排名，不过rank函数只能作用于向量，只能返回向量元素的排名：
rank(x, na.last = TRUE,
ties.method = c("average", "first", "last", "random", "max", "min"))
七，因子（factor)
因子（factor）是一个用于存储类别变量的类型，因子的每个item都是字符类型。因子具有因子水平（levels）向量，用于限制因子的item的取值范围，因子的item只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个item要么是因子水平中的字符，也么是缺失值。
通过factor函数创建因子，factor函数的第一个参数必须是字符向量，通过levels参数设置因子水平，例如，因子sex的值是向量c('f','m','f','f','m')，因子水平是c('f','m')：
> sex=factor(c('f','m','f','f','m'),levels=c('f','m')) > sex [1] f m f f m Levels: f m
1，因子水平
因子水平，可以通过函数levels(factor)来查看：
> levels(sex) [1] "f" "m"
2，因子水平的命名
使用factor函数创建因子，可以使用labels参数为每个因子水平添加label，注意，labels参数的字符顺序，要和levels参数的字符顺序保持一致。
> sex=factor(c('f','m','f','f','m'),levels=c('f','m'),labels=c('female','male'),ordered=TRUE) > sex [1] female male female female male Levels: female < male
3，有序因子
因子一般是无序的，这可以通过is.ordered函数来验证：
> is.ordered(sex) [1] FALSE
有些因子的水平在语义上大于或小于其他水平，R支持按顺序排列的因子，使用ordered函数，或通过给factor函数传入order=TRUE参数，把因子转换为有序的因子。
例如，通过ordered函数把sex因子转换为有序的因子：
> ordered(sex)
[1] f m f f m
Levels: f < m
或者，通过factor函数创建有序因子：
> sex=factor(c('f','m','f','f','m'),levels=c('f','m'),ordered=TRUE) > sex [1] f m f f m Levels: f < m
附，特殊的操作符
整除操作符%/%，该操作符的两侧是整数，返回的结果是整数，不足1的小数取整为0：
> 1%/%3 [1] 0 > 5%/%3 [1] 1
取模操作符 %%，该操作符的两次是整数，返回的结果是整数，求整除的余数：
> 5%%3 [1] 2
参考文档：
