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提取码: bi3t
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
目录1 数据结构
1.1 向量
1.2 矩阵
1.3 数据框
2 生成数据
2.1 c() 连接单个数据
2.2 ":" 生成1/-1等差向量
2.3 seq() 生成等距向量
2.4 rep() 生成重复数据
3 数据引用
3.1 引用行/引用列
3.2 引用单个元素
3.3 引用子矩阵
3.4 变量名引用
4 读取外部数据（表）
4.1 更改工作目录
4.2 read.table
4.3 read.csv
正文 1 数据结构本节主要讲向量、矩阵、数据框三种数据结构（入门必须学）
1.1 向量
用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，常用"c()"创建。例如：
> c(1,2,8)#生成包含1，2，8的一维数组（向量）[1] 1 2 8
1.2 矩阵
二维数组具有行列的概念
#矩阵用法
matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL) #表示生成1行，1列的一个矩阵，其中仅仅包含一个元素“NA” #---示例---#> matrix(c(1,2,3, 11,12,13), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE, dimnames = list(c("row1", "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")))
C.1 C.2 C.3
row1 1 2 3
row2 11 12 13
#nrow = 2和ncol = 3 定义2x3的2行3列矩阵
#byrow = TRUE 是控制矩阵中的数据c(1,2,3, 11,12,13)按照行的顺序排列，默认按照列排列
#dimnames = list(c("row1", "row2"), c("C.1", "C.2", "C.3")) 定义矩阵行名和列名
1.3 数据框
主要用于向量/矩阵合并，可以将不通类型的以向量以及矩阵，按照一定结构存储在数据框中。
> x <- c(11:20) #其中" <- "是赋值的意思，将向量c(11:20)赋值给对象x> y <- c(1:10)
> data.frame(xf = x, yf = x) #将向量x和y合并存储到数据框中，并重命名为xf和yf
xf yf
1 11 11
2 12 12
3 13 13
4 14 14
5 15 15
6 16 16
7 17 17
8 18 18
9 19 19
10 20 20
数组与矩阵类似，但其维度大于2.由于R入门基本接触不到3维以上数组的概念，目前暂不展开，等入门后在反过来看。
2 生成数据本节主要讲“c()”、":"、seq、rep等四种数据生成的内容（入门必须学）
2.1 “c” 连接单个数据
> c(1,2,8)#生成包含1，2，8的向量2.2 “:“ 生成1/-1等差向量
> 1.1:10[1] 1.1 2.1 3.1 4.1 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1
> 1:10
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> 10:1 #如x=1:10（递减，如y=10:1）
[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
2.3 seq 生成等距向量
①seq(起点，终点，步长)
②seq(length=9, from=1, to=5)
> seq(1,10,2)[1] 1 3 5 7 9
> seq(length=5,1,10)
[1] 1.00 3.25 5.50 7.75 10.00
#seq(x)相当于1:length(x)；length(x)为0时，返回integer(0)
> seq(10)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> seq(c())
integer(0)
2.4 rep(x,n) 重复
将x重复n次，可使用each限定为依次重复形式
rep(1:3,3)rep(1:3,each=3)
#> rep(1:3,3)
#[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3
#> rep(1:3,each = 3)
#[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3
额外补充：R语言|第2讲：生成数据
3 数据引用（以矩阵为例）数据引用必须懂“对指定维度数据的引用”（以二维矩阵为例）
3.1 行引用/列引用
例如：引用第一行数据，引用第一列数据，引用第一行第一列的数据。
> data(iris) #鸢尾花数据集> dim(iris) #读取iris数据集的维度数值，以“行数 列数 ”形式展示[1] 150 5 #说明iris数据集是150 x 5的二维数组3.2 行列值引用：数据集[行值,列值]
如行值或列值仅1个数字，表示仅引用该行或列的数据
> iris[1,] #引用第1行数据Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
> head(iris[,1],5) #引用第1列的数据，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字
[1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0
3.3 引用子矩阵
如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据
> iris[1:5,1:3]Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
1 5.1 3.5 1.4
2 4.9 3.0 1.4
3 4.7 3.2 1.3
4 4.6 3.1 1.5
5 5.0 3.6 1.4
3.4 变量名引用
（多用于二维数组中）：数据集$变量名
> head(iris$Petal.Length,5)[1] 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 4 读取外部数据（以.csv表为例）
本节主要讲如何读取外部数据（表）（以.csv表为例）
4.1 设置工作目录
R语言中数据的输入需要设置数据读取的路径，一般将数据文件放到工作目录下，这样直接就可以通过read.table等读取数据文档（不许要设置路径）。
setwd("E:/") #设置当前工作目录为"E:/"
getwd() #读取当前工作空间的工作目录（文件读取保存路径）
> getwd() #读取当前工作空间的工作目录（文件读取保存路径）[1] "C:/Users/ysl/Documents"
> setwd("E:/") #设置当前工作目录为"E:/"
> getwd() #再次使用getwd()函数即可查看是否设置成功
[1] "E:/"
方法二：通过R-gui菜单栏设置（文件-改变工作目录）
4.2 read.table()
#读取带分隔符的文本文件。read.table()函数是R最基本函数之一，读取带分隔符的文本/表格文件。#Usage
read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'",
dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),
row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,
na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,
skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,
comment.char = "#",
allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,
stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),
fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.csv2(file, header = TRUE, sep = "", quote = "\"",
dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
read.delim2(file, header = TRUE, sep = "\t", quote = "\"",
dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
常用参数的说明如下：
（1）file：file是一个带分隔符的ASCII文本文件。①绝对路径或者相对路径。一定要注意，在R语言中\是转义符，所以路径分隔符需要写成"\\"或者“/”。所以写成“C:\\myfile\\myfile.txt”或者“C:/myfile/myfile.txt”即可。②使用file.choose()，弹出对话框，自动选择文件位置。例如：read.table(file.choose(),...)。
（2）header：一个表示文件是否在第一行包含了变量的逻辑型变量。如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。
（3）sep分开数据的分隔符。默认sep=""。read.table()函数可以将1个或多个空格、tab制表符、换行符或回车符作为分隔符。常见空白分隔符有：空格，制表符，换行符
sep=” ”；sep = “\t”；sep = “\n”
（4）stringsAsFactors 逻辑值，标记字符向量是否需要转化为因子，默认是TRUE。stringsAsFactors = F意味着，“在读入数据时，遇到字符串之后，不将其转换为factors，仍然保留为字符串格式”。
（5）encoding 设定输入字符串的编码方式。
#读取txt文档
> df<- read.table("data.txt")> df
V1 V2
1 x y
2 1 2
3 3 4
4 5 6
> df <- read.table("data.txt",header = T)
> df
x y
1 1 2
2 3 4
3 5 6
#样式1：直接读取数据
> df <- read.table("data.csv") #直接读取数据> head(df)
V1
1 ID,Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
2 1,5.1,3.5,1.4,0.2,setosa
3 2,4.9,3,1.4,0.2,setosa
4 3,4.7,3.2,1.3,0.2,setosa
5 4,4.6,3.1,1.5,0.2,setosa
6 5,5,3.6,1.4,0.2,setosa
#样式2：读数+首行表头
> df <- read.table("data.csv",header = T) #读数+首行表头> head(df)
ID.Sepal.Length.Sepal.Width.Petal.Length.Petal.Width.Species
1 1,5.1,3.5,1.4,0.2,setosa
2 2,4.9,3,1.4,0.2,setosa
3 3,4.7,3.2,1.3,0.2,setosa
4 4,4.6,3.1,1.5,0.2,setosa
5 5,5,3.6,1.4,0.2,setosa
6 6,5.4,3.9,1.7,0.4,setosa
#样式3：读数+首行表头+","逗号分割
> df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",")#读数+首行表头+","逗号分割
> head(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
> summary(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
Min. : 1.00 Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000
1st Qu.: 38.25 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600
Median : 75.50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350
Mean : 75.50 Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758
3rd Qu.:112.75 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100
Max. :150.00 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900
Petal.Width Species
Min. :0.100 setosa :50
1st Qu.:0.300 versicolor:50
Median :1.300 virginica :50
Mean :1.199
3rd Qu.:1.800
Max. :2.500
#样式4：读数+首行表头+","逗号分割+字符转因子factor
> df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)##读数+首行表头+","逗号分割+字符转因子factor
> head(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
#请注意species结果与样式3中结果的差异
> summary(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
Min. : 1.00 Min. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000
1st Qu.: 38.25 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600
Median : 75.50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350
Mean : 75.50 Mean :5.843 Mean :3.057 Mean :3.758
3rd Qu.:112.75 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100
Max. :150.00 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900
Petal.Width Species
Min. :0.100 setosa :50
1st Qu.:0.300 versicolor:50
Median :1.300 virginica :50
Mean :1.199
3rd Qu.:1.800
Max. :2.500
4.3 read.csv()
#读取.csv格式数据，read.table的一种特定应用。read.csv() 读取逗号分割数据文件，read.table()的一种特定应用。默认逗号分割，header=T，stringsAsFactor = Tdf <- read.csv("data.csv") #等价与下df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)#第一行和第二行等价
read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = "\"",
dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)
#实例
> df <- read.csv("data.csv")
#相当于df <- read.table("data.csv",header = T,sep=",",stringsAsFactor = T)
> head(df)
ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
执行语句写在方法里面sai :public class dbbean {
public Connection getOrcaleConn(){
try{
DriverManager.registerDriver(new oracle.jdbc.driver.OracleDriver())
Connection con=DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@133.81.9.101:1521:tongji","tongji","qazwsx")
}
catch(SQLException ce){
ce.printStackTrace()
}
return con
}
}
数据科学入门丨选Python还是R对于想入门数据科学的新手来说，选择学Python还是R语言是一个难题，本文对两种语言进行了比较，希望能帮助你做出选择。
我是德勤的数据科学家主管，多年来我一直在使用Python和R语言，并且与Python社区密切合作了15年。本文是我对这两种语言的一些个人看法。
第三种选择
针对这个问题，Studio的首席数据科学家Htley Wickham认为，比起在二者中选其一，更好的选择是让两种语言合作。因此，这也是我提到的第三种选择，我在文本最后部分会探讨。
如何比较R和Python
对于这两种语言，有以下几点值得进行比较：
· 历史：
R和Python的发展历史明显不同，同时有交错的部分。
· 用户群体：
包含许多复杂的社会学人类学因素。
· 性能：
详细比较以及为何难以比较。
· 第三方支持：
模块、代码库、可视化、存储库、组织和开发环境。
· 用例：
根据具体任务和工作类型有不同的选择。
· 是否能同时使用：
在Python中使用R，在R中使用Python。
· 预测：
内部测试。
· 企业和个人偏好：
揭晓最终答案。
历史
简史：
ABC语言 - >Python 问世(1989年由Guido van Rossum创立) - >Python 2(2000年) - >Python 3(2008年)
Fortan语言 - >S语言(贝尔实验室) - >R语言问世(1991年由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立) - >R 1.0.0(2000年) - >R 3.0.2(2013年)
用户群体
在比较Python与R的使用群体时，要注意：
只有50％的Python用户在同时使用R。
假设使用R语言的程序员都用R进行相关“科学和数字”研究。可以确定无论程序员的水平如何，这种统计分布都是真实。
这里回到第二个问题，有哪些用户群体。整个科学和数字社区包含几个子群体，当中存在一些重叠。
使用Python或R语言的子群体：
· 深度学习
· 机器学习
· 高级分析
· 预测分析
· 统计
· 探索和数据分析
· 学术科研
· 大量计算研究领域
虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。
这一切都被称为Jupyter Notebooks和Anaconda的颠覆性技术所改变。
Jupyter Notebook：增加了在浏览器中编写Python和R代码的能力
Anaconda：能够轻松安装和管理Python和R。
现在，你可以在友好的环境中启动和运行Python或R，提供开箱即用的报告和分析，这两项技术消除了完成任务和选择喜欢语言间的障碍。Python现在能以独立于平台的方式打包，并且更快地提供快速简单的分析。
社区中影响语言选择的另一个因素是“开源”。不仅仅是开源的库，还有协作社区对开源的影响。讽刺的是，Tensorflow和GNU Scientific Library等开源软件(分别是Apache和GPL)都与Python和R绑定。虽然使用R语言的用户很多，但使用Python的用户中有很多纯粹的Python支持者。另一方面，更多的企业使用R语言，特别是那些有统计学背景的。
最后，关于社区和协作，Github对Python的支持更多。如果看到最近热门的Python包，会发现Tensorflow等项目有超过3.5万的用户收藏。但看到R的热门软件包，Shiny、Stan等的收藏量则低于2千。
性能
这方面不容易进行比较。
原因是需要测试的指标和情况太多。很难在任何一个特定硬件上测试。有些操作通过其中一种语言优化，而不是另一种。
循环
在此之前让我们想想，如何比较Python与R。你真的想在R语言写很多循环吗？毕竟这两种语言的设计意图不太相同。
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as npn",
"%load_ext rpy2.ipython"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def do_loop(u1):n",
"n",
"# Initialize `usq`n",
"usq = {}n",
"n",
"for i in range(100):n",
" # i-th element of `u1` squared into `i`-th position of `usq`n",
" usq[i] = u1[i] * u1[i]n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"%%Rn",
"do_loop <- function(u1) {n",
"n",
"# Initialize `usq`n",
"usq <- 0n",
"n",
"for(i in 1:100) {n",
" # i-th element of `u1` squared into `i`-th position of `usq`n",
" usq[i] <- u1[i]*u1[i]n",
"}n",
"n",
"}"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"1.58 ms ± 42.8 ?s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)n"
]
}
],
"source": [
"%%timeit -n 1000n",
"%%Rn",
"u1 <- rnorm(100)n",
"do_loop(u1)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"36.9 ?s ± 5.99 ?s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)n"
]
}
],
"source": [
"%%timeit -n 1000n",
"u1 = np.random.randn(100)n",
"do_loop(u1)"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.3"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}
Python为0.000037秒，R为0.00158秒
包括加载时间和在命令行上运行：R需要0.238秒，Python需要0.147秒。强调，这并不是科学严谨的测试。
测试证明，Python的运行速度明显加快。通常这并没有太大影响。
除了运行速度外，对于数据科学家而言哪种性能更重要？两种语言之所以受欢迎是因为它们能被用作命令语言。例如，在使用Python时大多时候我们都很依赖Pandas。这涉及到每种语言中模块和库，以及其执行方式。
第三方支持
Python有PyPI，R语言有CRAN，两者都有Anaconda。
CRAN使用内置的install.packages命令。目前，CRAN上有大约1.2万个包。其中超过1/2的包都能用于数据科学。
PyPi中包的数量超过前者的10倍，约有14.1万个包。专门用于科学工程的有3700个。其中有些也可以用于科学，但没有被标记。
在两者中都有重复的情况。当搜索“随机森林”时，PyPi中可以得到170个项目，但这些包并不相同。
尽管Python包的数量是R的10倍，但数据科学相关的包的数量大致相同。
运行速度
比较DataFrames和Pandas更有意义。
我们进行了一项实验：比较针对复杂探索任务的执行时间，结果如下：
在大多数任务中Python运行速度更快。
http://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/4ce15234e6ac2975b335c8d90a4b6882
可以看到，Python + Pandas比原生的R语言DataFrames更快。注意，这并不意味着Python运行更快，Pandas 是基于Numpy用C语言编写的。
可视化
这里将ggplot2与matplotlib进行比较。
matplotlib是由John D. Hunter编写的，他是我在Python社区中最敬重的人之一，他也是教会我使用Python的人。
Matplotlib虽然不易学习但能进行定制和扩展。ggplot难以进行定制，有些人认为它更难学。
如果你喜欢漂亮的图表，而且无需自定义，那么R是不错的选择。如果你要做更多的事情，那么Matplotlib甚至交互式散景都不错。同样，R的ShinnyR能够增加交互性。
是否能同时使用
可能你会问，为什么不能同时使用Python和R语言?
以下情况你可以同时使用这两种语言：
· 公司或组织允许；
· 两种都能在你的编程环境中轻松设置和维护；
· 你的代码不需要进入另一个系统；
· 不会给合作的人带来麻烦和困扰。
一起使用两种语言的方法是：
· Python提供给R的包：如rpy2、pyRserve、Rpython等；
· R也有相对的包：rPython、PythonInR、reticulate、rJython，SnakeCharmR、XRPython
· 使用Jupyter，同时使用两者，例子如下：
之后可以传递pandas的数据框，接着通过rpy2自动转换为R的数据框，并用“-i df”转换：
http://nbviewer.jupyter.org/gist/brianray/734bd54f468d9a6db9171b2cfc98405a
预测
Kaggle上有人对开发者使用R还是Python写了一个Kernel。他根据数据发现以下有趣的结果：
· 如果你打算明年转向Linux，则更可能是Python用户；
· 如果你研究统计数据，则更可能使用R；如果研究计算机科学，则更可能使用Python；
· 如果你还年轻(18-24岁)，则更可能是Python用户；
· 如果你参加编程比赛，则更可能是Python用户；
· 如果你明年想使用Android，则更可能是Python用户；
· 如果你想在明年学习SQL，则更可能是R用户；
· 如果你使用MS office，则更可能是R用户；
· 如果你想在明年使用Rasperry Pi，则更可能是Python用户；
· 如果你是全日制学生，则更可能是Python用户；
· 如果你使用的敏捷方法(Agile methodology)，则更可能是Python用户；
· 如果对待人工智能，比起兴奋你更持担心态度，则更可能是R用户。
企业和个人偏好
当我与Googler和Stack Overflow的大神级人物Alex Martelli交流时，他向我解释了为什么Google最开始只官方支持少数几种语言。即使是在Google相对开发的环境中，也存在一些限制和偏好，其他企业也是如此。
除了企业偏好，企业中第一个使用某种语言的人也会起到决定性作用。第一个在德勤使用R的人他目前仍在公司工作，目前担任首席数据科学家。我的建议是，选择你喜欢的语言，热爱你选择的语言，起到领导作用，并热爱你的事业。
当你在研究某些重要的内容时，犯错是难以避免的。然而，每个精心设计的数据科学项目都为数据科学家留有一些空间，让他们进行实验和学习。重要的是保持开放的心态，拥抱多样性。
最后就我个人而言，我主要使用Python，之后我期待学习更多R的内容。
