>testdata<-data.frame(v1=c("78%", "65%", "32%"), v2=c("43%", "56%", "23%"))
>testnewdata1<-data.frame(lapply(testdata, function(x) as.numeric(sub("%", "", x))/100) )
>testnewdata1
v1 v2
1 0.78 0.43
2 0.65 0.56
3 0.32 0.23
>library(stringr)
>testnewdata2<-data.frame(lapply(testdata, function(x) as.numeric(str_extract(x,'[0-9.]+'))/100) )
>testnewdata2
v1 v2
1 0.78 0.43
2 0.65 0.56
3 0.32 0.23
替换百分号的思想还可以用下面的代码实现
>testnewdata3<-data.frame(lapply(testdata, function(x) as.numeric(gsub("\\%", "", x))/100))
>testnewdata3
v1 v2
1 0.78 0.43
2 0.65 0.56
3 0.32 0.23
R语言常用数学函数sum()、max()、min()、mean()、median()
prod(x) 对x中的元素都连乘
which.max(x) 返回x中最大元素的下标
which.min(x) 返回x中最小元素的下标
range(x) 值域
rev(x) 对x中的元素取逆序
sort(x) 将x中的元素将升序排列
pmin(x,y) 返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最小值
pmax(x,y) 返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最大值
cumsum(x) 求累积和，返回一个向量，第i个元素等于x[1]到x[i]的和
cumprod(x) 求累积（从左到右）乘积
cummin(x) 求累积最小值（从左到右）
cummax(x) 求累积最大值（从左到右）
match(x,y) 返回一个和x的长度相同的向量，第i个元素表示y中与x[i]相同的元素的位置（没有则返回NA）
na.omit(x) 函数忽略有缺失值（NA）的观察数据（如果x是矩阵或数据框则忽略相应的行）
na.fail(x) 如果x包含至少一个NA则返回一个错误消息
which() 返回符合条件的元素的下标
choose 组合数，二项式，例choose(4,2) 返回6
rep(x,y) 将x重复y次
unique(x) 去掉重复的元素，只取一个
table(x) 返回一个列表，给出y中重复元素的个数列表
subset(x,条件) 返回x中满足特定条件的子集
