R语言函数化学习笔记3

R语言函数化学习笔记3

R语言常用的一些命令函数

1.getwd（）查看当前R的工作目录

2.setwd（）修改当前工作目录

3.str（）可以输出指定对象的结构（类型，位置等），同理还有class()：返回对象的类型和typeof()：返回对象的低级内部类型

4. install.packages("包名”)，github上面也可以下载，好像是用devtools这个包，先加载哈

5. update.packages(“包名”) 更新包

6.library（包）使用包中的函数，library（）换句话说就是加载包

require（)函数的作用几乎等同与library（），但是require（）加载了没有安装的包的时候，不会报错
但是如果只是用包中的某一个函数，不加载包的话就是：：这个符号
例如

library(moments)
skewness(x)
等价于
moments：：skewness(x)

两种方法返回的结果相同，但是工作原理不太同，详解略

7. search（）查询当前加载了多少包

8.检查扩展包是否已经安装的时候，可以用下面的

installed.packages()

dim():可以展示变量的维度，也可以指定变量的维度

常见的逻辑运算符：

&向量化的and，必须同时满足则为true

| or 满足一个即为true

&& 单变量的and 同时满足即为true

|| 单变量的or 满足一个即为true

！ not 意为非，就是我们常见的取反

%in% in 一般用来检验是否存在，判断前面的对象是否在后面的容器中

以上变量均返回逻辑值TRUE和false

常见的逻辑函数

1.聚合逻辑函数

最常见的两个逻辑函数是any()和all，只要给定逻辑向量的任何一个（至少一个）元素是true，函数any（）就返回true，否则返回false，只有给定的函数都是TRUE,函数all（）才会返回TRUE，否则返回false
这两个函数有一个共同点，它们只返回单个True或这false的值，不会返回多元素逻辑向量

which（）函数

应该是用来查询，满足指定条件的（我到时候用用）

缺失值处理

一般我常用的处理缺失值的方式是，忽略掉缺失值，比如，在读入数据之前先直接在excel表中删除，或者读入数据的之后，在调用函数的时候指定na.rm=TRUE,可以直接忽略掉所有的缺失值
然后使用anyNA（）函数查看数据中是否含有缺失值即可

lapply（）

举个demo

> len<-c(3,4,5)
> x<-list()
> for (i in 1:3){
+   x[[i]]<-rnorm(len[i])
+ }
> x
[[1]]
[1] -0.2491907 -0.9957987 -1.0399550

[[2]]
[1] -0.01798024 -0.13217513 -2.54934277  1.04057346

[[3]]
[1]  0.2497257  2.4162074  0.6851982 -0.4469593  2.7973911
等价于
> lapply(len, rnorm)
[[1]]
[1]  2.832226 -1.218712  0.469032

[[2]]
[1] -0.2112469  0.1870511  0.2275427 -1.2619005

[[3]]
[1]  0.2855896  1.7492474 -0.1640900 -0.1629267  1.3985720

详细用法：
它接收一个向量和一个函数作为参数
lapply（向量列表，函数）