数据准备
向一个数值型向量中添加一个字符串会将此向量中的所有元素转换为字符型。
is.datatype()用于判断数据类型，返回值为TRUE或FALSE，常见类型包括数值型numeric、字符型character、逻辑型logical、数据框data.frame等。 as.datatype()可将数据类型进行转化。
查看数据类型：mode(), class(), typeof(), storage.mode()
逻辑值转换成数值时，TRUE转换成1，FALSE转换成0。
函数：order(x,decreasing=F,na.last=NA)
x是要排序的数据，可以是数据框也可以是向量，decreasing=F是默认升序，在排序变量前加一个减号可得到降序排序结果，na.last =NA表示将NA元素移到最后，否则，将NA放在第一个。
函数：cbind(A, B) ，不需要指定一个公共索引对数据框进行合并。
cbind：根据列进行合并，即叠加所有列，m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列，合并前提：cbind(a, c)中矩阵a、c的行数必需相符。
merge(A, B) ：横向合并两个数据框（数据集），在多数情况下，两个数据框是通过一个或多个共有变量进行联结的（即一种内联结，inner join）。
rbind(A, B) ：纵向合并两个数据框（数据集），两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。
rbind：根据行进行合并，就是行的叠加，m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行，合并前提：rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相符。
函数：dataframe[row indices, column indices] dataframe为要索引的数据框，[]中，前面的是行，后面是列。
在某一列或行的下标之前加一个减号（-）就会剔除那一列或行。
subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...)
x是要进行操作的数据框，subset是对数据的某些字段进行操作，select是选取要显示的字段。
sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
x表示所要抽样数据，size表示抽样元素个数，replace为T表示采取有重复的抽样，prob用于指定抽样的概率。
参考资料：
（1）plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#和线性回归类似，这个plot可以画出岭迹图，lambda=seq(0,0.3,0.001)设置范围和间隔，可以观察岭迹图，人工选择，但是这样主观性较强。（2）select(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#利用select函数找出最优岭参数lambda,会有三个值，任选一个即可。lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=0.09)#通过（1）或（2）把选取的lmbda参数写到岭回归函数中去，在这里lambda=0.09。首先，原始数据是由name(名字)，class(班级)，course(课程)和score(分数)组成的，将其导入R语言并存储在Mydata对象里接下来，我们利用sqldf包来处理分组汇总的问题。
由于sqldf包不是R语言自带的，所以先用以下代码安装sqldf包：
install.packages("sqldf")
然后选择“China(Beijing)”镜像站点进行安装，R语言会同时自动安装“sqldf”包的依赖包。
安装好sqldf包及其依赖包后，输入以下代码加载sqldf包：
library(sqldf)
一切准备就绪，接下来用sqldf统计每个同学的总成绩和平均分：
sqldf("select name,sum(score) as score_sum,avg(score) as score_avg from Mydata group by name")
统计每个班级的总成绩：
sqldf("select class,sum(score) as score_sum from Mydata group by class")
统计每个班级的每门课程的总成绩和平均分：
sqldf("select class,course,sum(score) as score_sum,avg(score) as score_avg from Mydata group by class,course")
