R语言入门 一些基本的操作

1 R的下载、安转 

R有很多的版本，支持目前主流的操作系统MAC、Linux和WINDOWS系列。因为我个人是在WINDOWS下用R的，所以在这里将只介绍WINDOWS下R的下载&安装。 

下载R： 

你可以从世界各地很多网站上下载到R，官方的中国下载点是： 
http://www.lmbe.seu.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/ 

在我写这篇文章的时候，最新的版本是R-2.2.1版。 
在网络上有一篇被翻译过来的R入门教材，可以在这里找到 ：R 導論（入門） 

安装R： 

1，双击R-2.2.1-win32.exe文件，进入安装画面。 
2，在Welcome to the R for Windows Setup Wizard的画面中，单击NEXT。 
3，在License Agreement的画面中，选择[I accept the agreement]，然后单击NEXT。 
4，在Select Destination Location的画面中，可以自行设定安装目录，默认为：[C:Program FilesRR-2.2.1]，单击NEXT。 
5，在接下来的过程中一律选则NEXT安装即可。 





2 简单的数学计算、数学函数以及如何编辑R程序 

1，用R进行简单的计算： 

我们可以用R进行以下各类运算。 

加法      + 
减法      - 
乘法      * 
除法      / 
幂运算   ^ 
整数商   %/% 
余数      %% 
例如： 
输入：   (1 + 2 - 3 * 4) / 5^6 
结果：   [1] -0.000576 

2，R中还有很多的数学函数可以使用，比如说开方函数、对数函数等等。 

例如： 
输入：   sqrt(2) 
结果：[1] 1.414213 

你还可以使用多个函数进行计算。例如： 
输入：   sqrt(100) + round(100) / log10(100) 
结果：[1] 60 下面介绍的是R中可以使用的数学函数。 

sqrt ： 开平方函数 
abs  ： 绝对值函数 
exp  ： 2.71828… 
expm1  ： 当x的绝对值比1小很多的时候，它将能更加正确的计算exp(x)-1 
log  ： 对数函数 
log10  ： 对数（底为10）函数 
log2  ： 对数（底为2）函数 
sin  ： 正弦函数 
cos  ： 余弦函数 
tan  ：  正切函数 
asin  ：  反正弦函数 
acos  ：  反余弦函数 
atan  ：  反正切函数 
sinh  ：  超越正弦函数 
cosh  ：  超越余弦函数 
tanh  ：  超越正切函数 
asinh  ：  反超越正弦函数 
acosh  ：  反超越余弦函数 
atanh  ：  反超越正切函数 
logb  ：  和log函数一样 
log1px  ：  当x的绝对值比1小很多的时候，它将能更加正确的计算log(1+x) 
gamma  ：  Γ函数（伽玛函数） 
lgamma  ：  等同于log(gamma(x)) 
ceiling  ：  返回大于或等于所给数字表达式的最小整数 
floor  ：  返回小于或等于所 给数字表达式的最大整数 
trunc  ：  截取整数部分 
round  ：  四舍五入 
signif(x,a)  ：  数据截取函数 x：有效位 a：到a位为止 
3，R程序的输入/编辑 

你可以直接在R的环境里输入R命令执行计算，也可以用任何一款文本编辑器进行编程。R程序的默认文件名后缀是[ .R ]。 
4，环境设置函数options() 

用options()命令可以设置一些环境变量。 

比如说： 

options(digits=10) 
这个命令，可以把R的整数表示能力设为10位。 

options(warn=-1) 
这个命令，可以忽视任何警告。（warn=1时，为不放过任何警告） 
…… 

使用help(options)可以查看详细的参数信息。 


RWEKA: 

WEKA是一个JAVA写的数据挖掘的工具，RWEKA则是在R中调用WEKA的一个界面。 

扩展包说明&下载地址(英文)：http://cran.r-project.org/src/contrib/Descriptions/RWeka.html 


3、R的数据类型 

R中包含以下的基本数据类型。 

空值（NULL） 
意义  ：该对象里什么都没有（甚至连0也没有） 

欠损值、不定值（NA），非数（NaN），无限大（Inf） 
意义  ：NA:表示数据缺损；NaN:表示用数字无法表示；Inf:无限大 

复数（complex） 
意义  ：复数 

字符串（character） 
意义  ：不是单一的字符，而是用双/单引号括起来的字符 

逻辑值（logical） 
意义  ：T表示真，F表示假 


4_关于R的一些基本知识 


首先看一下这一次要讲的内容。 

在用R进行数据分析和计算的时候，将会用到很多变量、函数、数组等等。而对象则是对所有这些变量、函数、数组等的总称。比如说，下面这个式子：x <- 2通常我们会说，x是一个变量，我们通过赋值运算把它的值设为2。但是在R里，不论我们是给一个变量赋值也好，还是对一个数组进行初始化也好，我们统统把它称为[对象]。  

什么是对象（Object） 
如何改变工作目录 
关于扩展包（库函数） 
R的数据类型 
环境设置函数options() 
接下来，我们一个一个的简单介绍。 

1，什么是对象（Object） 

在用R进行数据分析和计算的时候，将会用到很多变量、函数、数组等等。而对象则是对所有这些变量、函数、数组等的总称。 
比如说，下面这个式子： 
x <- 2 



下面的对象是R的预设对象。我们在命名自己的对象时，是不能与下面这些对象重名的。 

break 
else 
for 
function 
if 
TRUE 
in 
next 
repeat 
return 
while 
FALSE 

另外： 
使用objects()函数，还可以查看目前存在的对象名。 
使用rm()函数，可以消除自己所定义过的对象。（ 例如： rm(killme) ） 
使用rm(list=ls(all=TRUE))命令，可以消除自己所定义过的所有的对象。 
命名对象时，要注意大小写。（例如：x和X是两个不同的对象） 

2、如何改变工作目录 

你可以用getwd()命令来查看当前目录，也可以用类似setwd(”c:/usr”)的命令来更改当前的目录。 

你还可以用dir()命令来查看当前目录里的文件。（好像回到了dos时代…呵呵） 

3、关于扩展包（库函数） 

R有很好的扩展性能，默认下R自带了以下的扩展包。 

base：R的基本扩展包 
boot：R的启动函数库 
class：Classification的函数库 
cluster：进行聚类分析计算的函数库 
foreign：读取其它的统计软件（如：SAS…）等生成的文件的函数库 
grid：grid图像函数库 
KernSmooth：进行核函数密度估计运算的函数库 
lattice：lattice图像函数库 
MASS：在『Modern Applied Statistics with S』中出现的数据与函数库 
methods：定义了在R中用于对象的各种方法、类、程序以及工具。 
mgcv：GCV和一般加法模型GAM（generalized additive model）的函数库 
nlme：线性混合效果模型和非线性混合效果模型的函数库 
nnet： 
rpart：使用了再归算法的分类和回归树的函数库 
spatial： 
splines：splines回归的函数库 
stats：R的统计函数库 
stats4：S4类的统计函数库 
survival： 
tcltk：Tcl/Tk的接口函数库 
tools：用于扩展包开发和管理的函数库 
utils： 

另外： 
使用library(help=”扩展包名”)命令可以查看该扩展包的详细信息 
使用library(扩展包名)命令可以使用该扩展包 
使用search()命令可以查看现在已经读取的扩展包 
使用detach(”package:扩展包名”)命令可以卸载某个扩展包 
使用data()命令可以查看当前可使用的数据对象 
使用data(package = “扩展包名”)命令可以查看在该扩展包中的数据对象 

扩展包的安装： 
使用下面的命令，可以联网安装扩展包。 
options(CRAN=”http://cran.r-project.org”) 
install.packages(”扩展包名”) 

如果你已经下载了扩展包的ZIP压缩文件，你可以用下面的命令指定路径安装扩展包。 
install.packages(”路径名/文件名.zip”, contriburl = NULL) 
例如：install.packages(”c:/adapt_1.0-4.zip”, contriburl = NULL) 

当然，你也可以通过菜单操作下载和安装扩展包，请自己研究。 


5_用R进行基本的统计计算 


今天简单的讲一下如何用R进行基本的统计计算。 

定义： 
数据有很多种分类方法，在这里，为了方便理解，暂时把年龄、身高、体重等用数字表示的数据叫做数量型数据；相对的，把血型、性别、职称等用文字叙述的数据叫做质量型数据。 

在这里所说的基本的统计计算，是指对各类数量型数据进行求和、平均、求最大值最小值等等的计算。 

●和与百分比 

A：和 

在对数量型数据进行分析计算时，求和是经常会使用到的。 

比如说，有五位同学，他们的身高分别是： 
1.75米 、 1.82米 、 1.78米 、 1.93米 、 1.77米 
求他们的身高的总和。 

和 = 1.75+1.82+1.78+1.93+1.77 = 9.05米 

用R进行求和计算时，你可以按照下面的方式进行计算 

> 1.75+1.82+1.78+1.93+1.77 
[1] 9.05 


也可以利用R本身的sum()函数，这样的话，会更加便捷。 

> shengao <- c(1.75,1.82,1.78,1.93,1.77) 
> sum(shengao) 
[1] 9.05 


B：百分比 

还是刚才那5位同学，他们的体重分别是： 
69公斤 ， 80公斤 ， 78公斤 ， 96公斤 ， 65公斤 
他们的总体重为： 

Java代码 

• > tizhong <- c(69,80,78,96,65)
• > sum(tizhong)
• [1] 388

> tizhong <- c(69,80,78,96,65)> sum(tizhong)[1] 388
388公斤。 

那么，第一位同学占总体重的多少呢？ 

按比例计算： 

Java代码 

• > tizhong/sum(tizhong)
• [1] 0.1778351
  0.2061856
  0.2010309
  0.2474227
  0.1675258

> tizhong/sum(tizhong)[1] 0.1778351 0.2061856 0.2010309 0.2474227 0.1675258

按百分比计算： 

Java代码 

• > 100*(tizhong/sum(tizhong))
• [1] 17.78351
  20.61856
  20.10309
  24.74227
  16.75258

> 100*(tizhong/sum(tizhong))[1] 17.78351 20.61856 20.10309 24.74227 16.75258
使用扩展包sca中的percent函数，可以用带%符号的表示方式显示结果。 

Java代码 

• > library(sca)
• > percent(tizhong/sum(tizhong))
• [1] “18 %” “21 %” “20 %” “25 %” “17 %”

> library(sca)> percent(tizhong/sum(tizhong))[1] “18 %” “21 %” “20 %” “25 %” “17 %”
还可以用参数d来指定小数点后的表示位数。在不指定的情况下，小数点后的数字不表示。 

Java代码 

• > percent(tizhong/sum(tizhong),d=1)
• [1] “17.8 %” “20.6 %” “20.1 %” “24.7 %” “16.8 %”

> percent(tizhong/sum(tizhong),d=1)[1] “17.8 %” “20.6 %” “20.1 %” “24.7 %” “16.8 %”

如果不想结果被双引号包围，可以用noquote命令 

Java代码 

• > noquote(percent(tizhong/sum(tizhong),d=1))
• [1] 17.8 % 20.6 % 20.1 % 24.7 % 16.8 %

> noquote(percent(tizhong/sum(tizhong),d=1))[1] 17.8 % 20.6 % 20.1 % 24.7 % 16.8 %

●表示中心的统计量 
表示数据中心位置的统计量有很多种，最基本的有：平均值、最频值。 

A：平均值 

上面那五位同学的年龄分别为： 
19岁 、 21岁 、 20岁 、 26岁 、 17岁 
在求这五位同学的年龄的平均值时，可以用下面这种方法： 

Java代码 

• > (19+21+20+26+17)/5
• [1] 20.6

> (19+21+20+26+17)/5[1] 20.6
也可以用R自带的mean()函数： 

Java代码 

• > nianling <- c(19,21,20,26,17)
• > mean(nianling)
• [1] 20.6

> nianling <- c(19,21,20,26,17)> mean(nianling)[1] 20.6
B：最频值 

在数据中最频繁出现的数值叫做最频值。 

我们先用其他的函数来间接的求最频值。 
例如：我们在求下面这组数据的最频值时，可以使用table函数。 

Java代码 

• 1 , 7 , 3 , 7 , 8 , 23 , 5 , 7 , 9 , 3 , 4
• > table(c(1 , 7 , 3 , 7 , 8 , 23 , 5 , 7 , 9 , 3 , 4))
• 
  1
  3
  4
  5
  7
  8
  9
  23
• 
  1
  2
  1
  1
  3
  1
  1
  1

1 , 7 , 3 , 7 , 8 , 23 , 5 , 7 , 9 , 3 , 4> table(c(1 , 7 , 3 , 7 , 8 , 23 , 5 , 7 , 9 , 3 , 4)) 1  3  4  5  7  8  9 23 1  2  1  1  3  1  1  1
从返回的结果中我们可以清楚地看到，在数据中 “7” 出现了3次，因此 “7” 为该组数据的最频值。 

接着，我们直接用函数median()来求最频值。 

Java代码 

• > median(c(1 , 7 , 3 , 7 , 8 , 23 , 5 , 7 , 9 , 3 , 4))
• [1] 7

> median(c(1 , 7 , 3 , 7 , 8 , 23 , 5 , 7 , 9 , 3 , 4))[1] 7
●表示分散的统计量 
表示数据中心的统计量虽然很重要，但是表示数据四周的分散信息的统计量也十分的重要。 

A：最大值、最小值和范围 

我们用tizhong数据，分别计算五位同学体重的最大值、最小值和体重的分布范围。 

最大值 

Java代码 

• > max(tizhong)
• [/1] 96
• <PRE class=java name="code">最小值
• <PRE class=java name="code">> min(tizhong)
• [1] 65
• </PRE>
• <BR>范围
• <BR><PRE class=java name="code">> range(tizhong)
• [1] 65
  96
• </PRE>
• <BR>
• <BR>B：方差和标准偏差（variance AND standard deviation）
• <BR>
• <BR>在R中，有很方便的求方差和标准偏差的函数var()和sd()。
• <BR>
• <BR>例如在求tizhong数据的方差和标准偏差时，可以如下计算。
• <BR>方差：
• <BR><PRE class=java name="code">> var(tizhong)
• [1] 144.3
• </PRE>
• <BR>标准偏差：
• <BR><PRE class=java name="code">> sd(tizhong)
• [1] 12.01249
• </PRE>
• <BR>C：四分位数
• <BR>
• <BR>四分位数是指把样本数据按从小到大的顺序等分成四份，各等分点上的数即为四分位数。
• <BR>例如：数据
• <BR>
• <BR>3（0%点）  5
  6（25%点）  8
  9（50%点）  11
  12（75%点）  15
  16（100%点）
• <BR>
• <BR>25%点的6和75点的12分别称为下四分位数和上四分位数。
• <BR>
• <BR>上四分位数与下四分数之差叫做四分位间距。
• <BR>
• <BR>在R中我们可以用quantile()函数和IQR()函数来求四分位数和四分位间距。
• <BR><PRE class=java name="code">> sifenshu <- c(3,5,6,8,9,11,12,15,16)
• > quantile(sifenshu)
• 
  0%  25%  50%  75% 100%
• 
  3
  6
  9
  12
  16
• > IQR(sifenshu)
• [1] 6
• </PRE>
• <BR>
• <BR>今天简单介绍了一下如何用R对一些基本的统计量进行计算，如果有其它的要求的，欢迎提出来，我会进一步介绍的。今天就先到这里了，呵呵。
• <BR>
• <BR>
• <BR>6_R的函数
• <BR>
• <BR>R中有很多的标准自带的函数，也有很多的由扩展包支持的函数。今天我们主要看一看R中标准自带的函数。
• <BR>
• <BR>首先简单定义一下什么是函数：
• <BR>
• <BR>在R中，所谓函数实际上就是一系列程序的组合。
• <BR>
• <BR>为了能够更深刻的理解这句话，我将在下面这个例子中先一步一步的计算几个数的平均值；再讲如何把这些可以重复利用的运算步骤改写成为自己服务的函数；最后，我们再看一下R中已经为我们准备好了的求平均值的函数的用法：
• <BR>
• <BR><PRE class=java name="code">1，一段程序
• 我们用R计算下面这5个数的和
• 
  23
  34
  56
  78
  89
• 在R中，我们刚开始可能会这样写：
• >x <- c( 23, 34, 56, 78, 89 )
• >z <- 0
• >for( i in 1:5 ){
• >z <- z + x
• >}   
• >z <- z/5
• >z   
• [1]56