R語言：基本函數、統計量、常用操作函數

先言：R語言常用界面操作
幫助：help(nnet) = ?nnet =??nnet
清除命令框中所有顯示內容：Ctrl+L
清除R空間中內存變量：rm(list=ls())、gc()
獲取或者設置當前工作目錄：getwd、setwd
保存指定文件或者從磁盤中讀取出來：save、load
讀入、讀出文件：read.table、wirte.table、read.csv、write.csv

1、一些簡單的基本統計量
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    #基本統計量  
    sum/mean/sd/min    #一些基本統計量  
      
    which.min()        #找出最小值的序號  

以上是單數列，如果是多變量下的呢？

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    #多元數據  
    colMeans()    #每列,row是行（橫向）  
    colnames()    #列名  
    colSums()     #列求和  
    cov()         #協方差陣  
    cor()         #相關矩陣  
    cor.test()    #相關系數 

abs     絕對值
sqrt     平方根
exp     e^x次方
log     自然對數
log2,log10     其他對數
sin,cos,tan     三角函數
sinh,cosh,tanh     雙曲函數
poly     正交多項式
polyroot     多項式求根

對象操作：
assign     賦值操作，等同于“<-”
rm     刪除對象
ls     顯示內存中的對象
str     顯示對象的內在屬性或簡要說明對象
ls.str     展示內存中所有對象的詳細信息
length     返回對象中元素的個數
names     顯示數據的名稱，對于數據框則是列名字
levels     因子向量的水平
dim     數據的維度
nrow     矩陣或數據框的行數
ncol     列數
rownames     數據的行名字
colnames     列名字
class     數據類型
mode     數據模式
head     數據的前n行
tail     數據的后n行
summary     顯示對象的概要
attr     x的屬性類型

    
is.na     檢測變量的類型
is.null
is.array
is.data.frame
is.numeric
is.complex
is.character

簡單統計：
max     最大元素
min     最小元素
range     最小值和最大值組成的向量
sum     和
prod     元素連乘
pmax     向量間相同下標進行比較最大者，并組成新的向量
pmin     向量間相同下標進行比較最小者，并組成新的向量
cumsum     累積求和
cumprod     連乘
cummax     最大
cummin     最小
mean     均值
weighted,mean     加權平均數
median     中位數

sd     標準差
norm     正態分布
f     F分布
unif     均勻分布
cauchy     柯西分布
binom     二項分布
geom     幾何分布
chisq.test     卡方檢驗，進行獨立性檢驗
prop.test     對總體均值進行假設檢驗
shapiro.test     正態分布檢驗
t.test     T檢驗，對總體均值進行區間估計
aov     方差分析
anova     一個或多個模型對象的方差分析

2、向量

向量在循環語句中較為廣泛

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    #向量  
    #向量在循環語句中較為廣泛  
    M=vector(length = 8);M  #生成一個長為8的布爾向量  
    M[1]="1";M             #賦值之后就會定義為字符  
    M[1]=1;M              #賦值之后，定義為數值  

邏輯向量使用

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    y[y < 0] <- -y[y < 0]      #表示將向量(-y)中 與向量y的負元素對應位置的元素 賦值給 向量y中 與向量y負元素對應的元素。作用相當于： y <- abs(y)  



3、數據儲存形式

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    #數據儲存形式  
    data.frame(wi=iris,ci=cars)   #數據框形式，可以直接定義變量名  
    list(wi=iris,ci=cars)         #list，也可以直接定義變量名  


注意：attach()、detach()

可以將數據框中的變量釋放到Rs內存中，然后就可以直接調用。

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    attach(iris)  
    names(setosa)     
    detach(iris)  

在data.frame中，是可以實現數據集重命名的，比如data.frame(x=iris,y=cars)，

也可以實現橫向、縱向重命名，data.frame(x=iris,y=cars,row.names=iris)

4、數據查看函數——names、str、unique組合、typeof()、mode()、class()

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    ##數據查看函數  
    names(iris)           #查看所有變量名字  
    str(iris)             #變量屬性（int整數,num數值）  
    unique(iris$setosa)   #查看分類變量的水平  
    table(iris$setosa)    #分類水平，不同水平的個數（=unique+sum功能）  
    summary(iris)         #所有變量各自的均值、分位數、眾數、最大、最小值等統計量，在回歸中就是系數表等  
    attributes(iris)      #包括names（變量名）、row.names（序號的名稱）、class(數據形式)  

一般names、str、unique會組合使用。


如何查看數據類型——typeof()、mode()、class()的區別？

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    我這里用個因子例子來說明，希望能講清楚  
    > gl(2,5)            #新建一個因子  
    [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2  
    Levels: 1 2  
    > class(gl(2,5))   #查看變量的類，顯示為因子；  
    [1] "factor"  
    > mode(gl(2,5))     #查看數據大類，顯示為數值型；  
    [1] "numeric"  
    > typeof(gl(2,5))    #查看數據細類，顯示為整數型；  
    [1] "integer"  
    #來自：http://f.dataguru.cn/thread-99785-1-1.html  

從精細度上說，typeof>mode>class.



5、矩陣的基本知識與注意

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    #矩陣的基本知識  
    t()       #轉置  
    det()     #行列式，方陣  
    x%*%y     #向量內積  
    x%o%y#向量外積  
      
      
    A=array(1:9,dim=c(3,3))  
    A*A    #這個代表矩陣內兩兩子元素相乘  
    A%*%A #才是我們想要的結果  
    crossprod(A,A)    #等于t(A)%*%A  
    crossprod(t(A),A) #等于A%*%A，所以需要t（A）一下  


t     矩陣轉置
rowsum     行求和
colsum     列求和
rowmeans     行平均
colmeans     列平均
solve     對線性方程求解或求矩陣的逆
diag     對角陣

6、因子

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    ##因子（≈文本+數字的組合）  
    #SPSS中值標簽定義有異曲同工之妙  
    M=factor(iris$setosa,levels=c(1,0),labels=c("M","F"));M  #能夠轉化因子格式+定義值標簽  
    M=as.factor(iris$setosa);M #上面的函數更有效，因為as.factor只能轉化成因子格式  


7、輸入輸出

library     加載包
data     加載制定數據集
load     加載save或者save.image保存的數據
read.table     讀取表格
read.csv     讀取以逗號分割的表格
read.delim     讀取以tab分割個表格
read.fwf     以fixed width formatted 形式讀取數據至表格
save     二進制保存指定對象
save.image     二進制保存當前線程內所有對象
write.table     將數據以表格形式寫入文本
write.csv     將數據以CSV表格形式寫入文本
cat     強制轉化為字符后輸出
sink     輸出轉向到指定文件
print     輸出屏幕
format     格式化

8、邏輯運算

!x     邏輯非
x & y     邏輯與
x && y     邏輯與（僅匹配并返回第一個值）
x | y     邏輯或
x || y     邏輯或（僅返回第一個值）
x or (x,y)     異或