Iretara  12-17 21:18

以例题的形式简述R语言基础知识

# 读取文件

setwd(" 文件链接的时候，用  /  ")

install.packages(" readxl ")

library(readxl)

library (tidyverse)

hw1_a<- read_excel ("hw1_a.xlsx", col_types=c("numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric") )

hw1_b<- read_excel ("hw1_b.xlsx")

#读取csv

library(readr)

hw1_a<- read_csv ("/")

View(hw1_a)

# 描述型函数

hw1_a + hw1_b 表

#描述最小值，最大值，中值，均值，标准差

Str (hw1_a) #查看数据并指出各个 变量的形式

summary (hw1_a) #指出各个变量的形式， 最小值，最大值，中值，均值

library(psych)

describe (hw1_a) #比summary更简便的方法， 可以直接读取标准差等；但是，使用describe不可读取 NA值, 可以尝试使用 Hmisc包中 describe

描述型函数-R

# 连接

hw1_a %>% inner_join (hw1_b, by ="ID")

hw1_a %>% left_join (hw1_b, by ="ID")

hw1_a %>% right_join (hw1_b, by ="ID")

hw1_a %>% full_join (hw1_b, by ="ID")

inner_join<- inner_join (hw1_a,hw1_b, by =“ID”) #报告合并后的 总行数 ，178行

full_join<- full_join (hw1_a,hw1_b, by ="ID")

( nrow (full_join)) #报告合并后的 总行数 ，200行

>  length (full_join$ID)

#找出各个列的 缺失值

i<-NA

a<-NA

for(i in 1:length(full_join[1,])){ a[i]<- sum(is.na( full_join[,i] ) ) }

paste("缺失值是",a)

#缺失值总数

sum(is.na(full_join))

#删除缺失值 na.omit()

full_join1=filter(full_join,!is.na(full_join[2]))

full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[3]))

full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[4]))

full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[5]))

full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[6]))

full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[7]))

full_join1=filter(full_join1,!is.na(full_join1[8]))

sum(is.na(full_join1))

找出Income中的 极端值 并滤掉对应行的数据

quantile (hw1_a$Income,c(0.025,0.975))

hw1_a2= filter (hw1_a,Income>14168.81 &Income<173030.92)

#使用dplyr进行数据转换

arrange()

>arrange (hw1_a,Income) #默认升序

>arrange(hw1_a, desc (Income)) #desc降序，NA排序一般最后

select()

>select (hw1_a, - (Years_at_Address:Income)) #不要变量

>rename (hw1_a, In_come=Income) #改名

>select（hw1_a,Income, exerything ()） #把Income放在前面

拓例题1：

library(nycflights13)

view(flights)

#counts

（1）

not_cancelled <- flights %>%

filter(! is.na(dep_delay), !is.na(arr_delay))

（2）

not_cancelled %>%

group_by (year,month,day) %>%

summarize (mean=mean(dep_delay))

（3）

delays <- not_cancelled %>%

group_by (tailnum) %>%

summarize (delay=mean(arr_delay))

ggplot (data=delays,mapping=aes(x= delay))+

geom_freqpoly (binwidth=10) #freqpoly

（4）

delays <- not_cancelled %>%

group_by(tailnum) %>%

summarize(delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE), n=n() ) #tailnum的次数

ggplot(data=delays,mapping=aes(x= n, y=delay))+

geom_point(alpha=1/10)

拓例题2：

#请按照价格的均值，产生新的变量price_new, 低于均值为“低价格”，高于均值为“高价格”。 同样对市场份额也是，产生变量marketshare_new, 数值为“低市场份额”和“高市场份额”

price=data1$price

pricebar=mean(price)

price_new= ifelse (price>pricebar,“高价格”,”低价格”)

marketshare=data1$marketshare

marketsharebar=mean(marketshare)

marketshare_new=ifelse(marketshare>marketsharebar ,“高市场份额”,”低市场份额”)

data1= mutate (data1,price_new,marketshare_new)

#可视化

#将Income 对数化

lninc<- log (hw1_a$Income)

#画出直方图和 density curve密度曲线

hist (lninc,prob=T)

lines ( density (lninc),col="blue")

# 添加额外变量 的办法，在 aes()中添加 样式 (color、size、alpha、shape)

ggplot(data=inner_join)+

geom_point(mapping = aes(x=Years_at_Employer,y= Income, alpha= Is_Default))

# 按照Is_Default 增加一个维度，使用明暗程度作为区分方式

ggplot(data=inner_join)+

geom_point(mapping = aes(x=Years_at_Employer,y= Income,

alpha=factor( Is_Default ) ))

#使用形状作为另外一种区分方式

ggplot(data=inner_join)+

geom_point(mapping = aes(x=Years_at_Employer,y= Income,

shape=factor( Is_Default)))

可视化-R

​

​

拓展：

#将 flight1 表和 weather1 表根据共同变量进行内连接，随机抽取 100000 行数据， 将生产的结果保存为 flight_weather。 (提示：sample_n()函数，不用重复抽取)

flight_weather <- inner_join(flight1, weather1) %>% sample_n(100000)

# 从 flight_weather表中对三个出发机场按照平均出发延误时间排降序，并将结果保留在 longest_delay表中。把结果展示出来

longest_delay<- flight_weather %>%

group_by(origin) %>%

summarize(delay=mean(dep_delay, na.rm=TRUE )) %>%

arrange(desc(delay))

#根据不同出发地（origin）在平行的 3 个图中画出风速 wind_speed（x 轴）和出发 延误时间 dep_delay（y 轴）的散点图。

ggplot(data= flight_weather) +

geom_point(mapping=aes(x=wind_speed,y=dep_delay))+

facet_grid(.~origin, nrow = 3 ) # 按照class分类，分成3行

#根据 flight_weather 表，画出每个月航班数的直方分布图，x 轴为月份，y 轴是每个 月份航班数所占的比例。

ggplot(data=flight_weather)+

geom_bar(mapping=aes(x=month, y=..prop .., group=1))

#根据 flight_weather 表，画出每个月航班距离的 boxplot 图，x 轴为月份，y 轴为 航行距离, 根据的航行距离的中位数从低到高对 x 轴的月份进行重新排序

ggplot(data=flight_weather)+

geom_boxplot(mapping=aes(x= reorder (month,distance,FUN=median),y=distance))

线性回归

# 以Income作为因变量，Years at Employer作为自变量，进行 OLS回归

m1<- lm (Income ~ Years_at_Employer,data=hw1_a)

#通过***判断显著性

summary (m1)

#画出拟合直线

ggplot(data= hw1_a)+

geom_point(aes(x=Income,y=Years_at_Employer))+

geom_abline(data= m1,col= "blue")

#证明拟合直线是最优的

b0=runif(20000,-5,5)

b1=runif(20000,-5,5)

d<-NA

sum<-NA

n<-1

while(n<=20000){

for(i in 1:24){

d[i]<-(hw1_a $ Income[i]-b0[n]-b1[n]*hw2$ Years_at_Employer[i])^2}

sum[n]<-sum(d)

n<-n+1

}

resi=m1$residuals

resi2=sum(resi^2)

check=sum(as.numeric(sum<resi2))

check

vector：向量

numeric：数值型向量

logical：逻辑型向量

character；字符型向量

list：列表

data.frame：数据框

c：连接为向量或列表

length：求长度

subset：求子集

seq，from:to，sequence：等差序列

rep：重复

NA：缺失值

NULL：空对象

sort，order，unique，rev：排序

unlist：展平列表

attr，attributes：对象属性

mode，class，typeof：对象存储模式与类型

names：对象的名字属性

字符型向量 nchar：字符数

substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串

paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。

strsplit：连接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配

grep，sub，gsub：模式匹配与替换

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数

factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子

table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数

dev.new() 新建画板

plot()绘制点线图,条形图,散点图.

barplot( ) 绘制条形图

dotchart( ) 绘制点图

pie( )绘制饼图.

pair( )绘制散点图阵

boxplot( )绘制箱线图

hist( )绘制直方图

scatterplot3D( )绘制3D散点图.

par()可以添加很多参数来修改图形

title( )　添加标题

axis( )　调整刻度

rug( )　添加轴密度

grid( )　添加网格线

abline( )　添加直线

lines( )　添加曲线

text( )　添加标签

legend(）　添加图例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整数位

round(x, 2) #保留两位小数

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)

例：略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例：xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数

abs，sqrt：绝对值，平方根

log, exp, log10, log2：对数与指数函数

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积

polyroot：多项式求根

poly：正交多项式

spline，splinefun：样条差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数

deriv：简单表达式的符号微分或算法微分

array：建立数组

matrix：生成矩阵

data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵

lower.tri：矩阵的下三角部分

mat.or.vec：生成矩阵或向量

t：矩阵转置

cbind：把列合并为矩阵

rbind：把行合并为矩阵

diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵

aperm：数组转置

nrow, ncol：计算数组的行数和列数

dim：对象的维向量

dimnames：对象的维名

rownames，colnames：行名或列名

%*%：矩阵乘法

crossprod：矩阵交叉乘积（内积）

outer：数组外积

kronecker：数组的Kronecker积

apply：对数组的某些维应用函数

tapply：对“不规则”数组应用函数

sweep：计算数组的概括统计量

aggregate：计算数据子集的概括统计量

scale：矩阵标准化

matplot：对矩阵各列绘图

cor：相关阵或协差阵

Contrast：对照矩阵

row：矩阵的行下标集

col：求列下标集

solve：解线性方程组或求逆

eigen：矩阵的特征值分解

svd：矩阵的奇异值分解

backsolve：解上三角或下三角方程组

chol：Choleski分解

qr：矩阵的QR分解

chol2inv：由Choleski分解求逆

><，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：

逻辑运算符 logical：

生成逻辑向量 all，

any：逻辑向量都为真或存在真

ifelse()：二者择一 match，

%in%：查找

unique：找出互不相同的元素

which：找到真值下标集合

duplicated：找到重复元素

optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根

if，else，

ifelse，

switch：

分支 for，while，repeat，break，next：

循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

function：函数定义

source：调用文件 ’

call：函数调用 .

C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。

Recall：递归调用

browser，debug，trace，traceback：程序调试

options：指定系统参数

missing：判断虚参是否有对应实参

nargs：参数个数 stop：终止函数执行

on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算

system.time：表达式计算计时

invisible：使变量不显示

menu：选择菜单（字符列表菜单）

其它与函数有关的还有：

delay，

delete.response，

deparse，

do.call，

dput，

environment ，

formals，

format.info，

interactive，

is.finite，

is.function，

is.language，

is.recursive ，

match.arg，

match.call，

match.fun，

model.extract，

name，

parse 函数能将字符串转换为表达式expression

deparse 将表达式expression转换为字符串

eval 函数能对表达式求解

substitute，

sys.parent ，

warning，

machine

cat，print：显示对象

sink：输出转向到指定文件

dump，save，dput，write：输出对象

scan，read.table，readlines, load，dget：读入

ls，objects：显示对象列表

rm, remove：删除对象

q，quit：退出系统

.First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

options：系统选项

?，help，help.start，apropos：帮助功能

data：列出数据集

head()查看数据的头几行

tail()查看数据的最后几行

每一种分布有四个函数：

d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。

比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：

norm：正态，

t：t分布，

f：F分布，

chisq：卡方（包括非中心）

unif：均匀，

exp：指数，

weibull：威布尔，

gamma：伽玛，

beta：贝塔

lnorm：对数正态，

logis：逻辑分布，

cauchy：柯西，

binom：二项分布，

geom：几何分布，

hyper：超几何，

nbinom：负二项，

pois：泊松

signrank：符号秩，

wilcox：秩和，

tukey：学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，

sort，order，rank与排序有关，

其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算

biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图

cancor：典则相关

princomp：主成分分析

hclust：谱系聚类

kmeans：k-均值聚类

cmdscale：经典多维标度

其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：时间序列对象

diff：计算差分

time：时间序列的采样时间

window：时间窗

lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析

quo()等价于quote()

enquo()等价于substitute(）

acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly

log return')

Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")

Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")

Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")

Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")

运行结果有以下错误，怎么办？

>int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)

错误于file(file, "rt") : 无法打开链结

此外: 警告信息：

In file(file, "rt") :

无法打开文件'd-intc7208.txt': No such file or directory

+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly

错误: 意外的符号 in:

"

acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"

>log return')

错误: 意外的符号 in "log return"