vlambda博客
学习文章列表

R语言轻松掌握,只需要这3个语法!

点击上方蓝色字关注我们~


 文末领取 

【7类SQL数据分析常用语句】








R语言所处理的工作层


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


解释一下:最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告。


再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策。


由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能。








R语言的数据结构


包括如下的几项:向量c(),矩阵matrix(),数组array(),数据框dataframe(),列表list()和因子factor()


1. 向量


创建向量的方法一共有三种,分别如下:


  • 使用c()的这个方法:


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


解释一下,就是创建x1向量,x2向量,然后分别使用length()和mode()函数,获得向量的长度和向量的类型,上面显示的向量的类型是numeric,即为数字类型。


然后,分别使用rbind(x1,x2)和cbind(x1,x2)两个方法分别对两个向量进行行组合和列组合。


那么向量是否可以为别的类型呢?答案很显然是可以的,如下所示,向量中只要含有字符串,那么这个向量就是字符类型的。


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


  • 创建向量的方法,及向量的截取:


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


由上面的代码可知,不写c的情况下,可以直接使用来完成向量的创建,而切在常见的同时,根据加减乘来决定所创建向量的具体的形式”


向量中元素的选取和别的语言中的数组的方法是相同的,不同的是,他可以加上一个负号进行选取,而后选取的结果就是去掉这个元素之后的其他的元素。


这种方法不单单适用于单个元素,依旧适用于多个元素,多个元素的时候使用来完成。


  • 创建向量的方式:


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


这种创建方式,长的和第一种方法有点相同,其效果和第二个方法的效果又有点相似,其中by其表示等差,length表示的是个数,根据个数来判断方差到底是多少?


这三种创建向量方法的总结对比,似乎会得到一个结论:


第一种,适合于创建有限个少量的元素的向量

第二种,适合于创建大量元素,但是这些元素之间关系不是那么强烈的向量

第三种,适合创建拥有等差性质的向量


下面的时候,还有一个创建向量的方法。


最后还有一个向量,是R语言之中内置的常向量,用来表示a,b,c,d...z等26个字母


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


2. 使用特定的函数,对向量进行操作


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


这里包括了which函数,其中which.max()和which.min()分别用来取向量中的最大值和最小值的下标,注意是下标,不是对应的值,还可以用来去特定范围和特定值的下标,而后便是rev()函数和sort()函数,分别用来进行反转和排序。


3. 矩阵


不同于创建向量的方法,矩阵的创建方法只有一种,且是在向量的基础上,对向量进行按列和按行进行排序得到的结果。


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


由上面可知,前面有关三个创建向量的方法是有误的,c()方法很显然也可以用来创建大量的元素的向量,用matrix方法对向量进行组合的时候,默认是安装列来进行书序的组合,比如第一个,矩阵,按照列,第一个列是1,2,3,第二列才是4,5,6所以就是明显的按列进行,如果改为用byrow=T,则改为按行来排列。


4. 数组


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


5. 数据框


数据框的构建也只有一种方法,他的也是有向量组合而成,由此可以见得,向量是R语言最根本对的数据结构,如果没有向量,一切都是不行的。


同时不同于矩阵,他的每一个列可以和其他的列是不同的类型。


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


6. factor


下图所示,iris是R语言内置的数据框,如果使用facotor就可以选择其中的一列


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


如上图所指示,就是去的列的值了,字面的上的意思就是取得影响因子。


7. 列表


所谓列表,可以看成是有序个元素的集合,他存进去的顺序很显然是和取出来的书序是相等的。


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!








R语言计算相关的函数


1. 普通运算


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


由上图所示,mean()是求平均值,sum()是求和,max( )是求最大值,,min()  是求最小值 


2. 矩阵运算


包括加减乘除,求特征值和特征向量等等


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


其加法减法的表示没有啥特殊的,同时需要注意的是,t()是表示转置,他的功效很大,还可以吧转化为矩阵,如下图所示:


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


就完成了到行矩阵的转换,同时也完成了行矩阵到列矩阵的转换


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


矩阵的乘法,就是%*%   ,纯粹的*只是矩阵的元素相乘。diag()函数,可以根据矩阵获得列表对象线上的元素,当然还可以根据对角线上的元素,来创建一个矩阵,同时可以用来构建单位阵。


如下计算,rnorm是去的随机数,solve()函数是用求得矩阵a的逆矩阵,即为矩阵的除法


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


如下图所示,solve函数依旧可以用来解方程组:


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


如下图所示,eigen函数就是用来取得一个矩阵的特征向量和特征值,同时可以使用$来取出


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!








R的语句


1. for语句


不同于别的语法,for循环之中,没有必要初始化值,a或者b有一个初始化的值


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


2. while 循环语句


不同于上面的,a需要有初始的值,也还要控制i的加减


R语言轻松掌握,只需要这3个语法!








一些其他的特殊的函数


注意在,文本中,如果想加载这个文件打印,就需要在文本的代码之中,使用print()函数。


  • soure()函数

  • print()函数

R语言轻松掌握,只需要这3个语法!


  • 正态分布函数rnorm( )

  • 泊松分布函数rpois( )

  • 指数分布函数rexp( )

  • Gamma分布函数rgamma( )

  • 均匀分布函数runif( )

  • 二项分布函数rbinom( )

  • 几何分布函数rgeom( )


End.

来源:博客园


 长按下方海报二维码免费领取 

【7类SQL数据分析常用语句】


· 爱数据每周免费直播 ·


直播主题:如何应聘在线医疗行业数据分析岗位


直播内容:

  • 在线医疗数据岗位分析

  • 在线医疗领域职业生涯规划

  • 在线医疗领域公司岗位说明


直播时间:3月19日 下周四晚20:30 准时直播分享


点击“阅读原文”免费预约课程