R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ， <-的快捷键是 alt + - 。
R的下标是从1开始的，和python等不同（python四从0开始的）
当然我们也可以用逻辑进行筛选，例如
负数下标表示不选这个这些下标，例如：
c() 可以合并向量，例如
向量有个比较有趣的性质，当两个向量进行操作时，如果长度不等， 长度比较短的一个会复制自己直到自己和长的一样长。
a 自动变成了 c(3,4,3,4) 然后与b相加 ， 得到了下面的结果。
遇到不懂得函数，可以用help("函数")查看函数用法。
矩阵，从本质上来说就是多维的向量，我们来看一看 我们如何新建一个矩阵。
可以看到向量元素变为矩阵元素的方式是按列的，从第一列 到第二列，如果我们想按行输入元素，那么需要加入 byrow = TRUE 的参数：
与向量相似，我们可以用下标来筛选矩阵， 例如：
a[行,列]
当我们对两个矩阵相乘，我们得到的结果是 对应元素两两相乘的结果，例如：
而这不是我们想要的矩阵乘法，在 R 中我们在乘法旁边加两个 百分号来做矩阵乘法：
此外，我们可以用 t() 来求矩阵的转置 ， 用 solve() 来求矩阵的逆。
数据框类似矩阵，与矩阵不同的是，数据框可以有不同的数据类型。 一般做数据分析，我们把一个类似 excel 的表格读入 R ，默认的格式 就是数据框 ， 可见数据框是一个非常重要的数据结构。
一般来说我们需要分析的数据，每一行代表一个样本，每一列代表一个 变量。
下面我们用 R 内置的数据集 iris 来看一看数据框的使用。
我们用 data 函数调入了 iris 这个数据集 ， 然后用 head 函数来看一看这个数据 的前几行 ， 可以看到有 sepal 的长度，宽度，petal 的长度和宽度，还有一个变量 Species 来描述样本的类别。
我们可以用 summary 函数来对数据集做大致的了解。
可以直观地看到每个变量的信息，对于几个数值变量，我们可以看到最小值，中位数等等统计信息。而对于 Species 这个分类变量，我们看到的是计数信息。
筛选数据框与矩阵相似,都可以通过数字下标来获取子集，不同地是因为数据框有不同的列名,我们也可以通过列名来获取某一特定列,例如：
我们可以用 names() 函数来获取数据框的列名
并可以通过为其赋值改变列的名字。
列表是一种递归式的向量,我们可以用列表来存储不同类型的数据，比如：
列表有多种索引方式，可以用如下方式获取。
今天我们实验的对象就是一组从原始 R 进化出来的工具链 Tidyverse , 它是由 Hadley Wickham 主导开发的一系列 R 包的集合。 Tidyverse 继承了R语言进行快速统计分析的优势 ， 并实现了一些新的理念 ， 例如 magrittr 包中的管道操作 ， 让线性嵌套的函数组合变得更加清晰易懂；可视化方面中的 ggplot ，使绘图变成搭积木式的图层叠加。
这样的小发明有的改变了分析的运作方式 ， 有的改变了使用者的认知方式 ， 聚在一起形成了一种新的数据分析的生态链 。具体来看 ， Tidyverse 有如下核心组件:
mpg 数据集是刻画不同汽车的排放状况的一个数据集， 总过有 234 个样本 ， 11 个变量 。 这 11 个变量分别是:
manufacture: 制造商
model: 车型
dispel： 汽车排放量
year: 制造年度
cyl: 排气管数量
trans: 排放类型
drv: 驱动方式
cty: 每公里耗油量（城市道路）
hwy: 每公里耗油量（高速路）
fl: 油的种类
class: 车的类型
更多数据相关信息可以通过 help(mpg) 指令获取。
在属性映射中加入 color=class 参数后 ， 我们可以看到每个点的汽车对应的类型被用 不同颜色表现了出来 ， 对于散点图 ， 还有 size(大小) , shape（形状） 等等参数 可以用于确定点的属性。
对于条形图的y轴就是数据框中原本的数值时，必须将geom_bar()函数中stat(统计转换)参数设置为’identity’，即对原始数据集不作任何统计变换，而该参数的默认值为’count’，即观测数量。
R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据查看完整文档可至百度网盘：
链接: https://pan.baidu.com/s/1cEdmpO5idfxx044TpqVBuA
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
