① match
匹配两个向量，返回第二个向量在第一个向量匹配位置的下标志
② %in%
x%in%y: 判断x的每个元素在y中是否存在
③ merge
④ apply
apply(X, MARGIN, FUN, ...)
将一个函数同时作用于一个数组或者矩阵的一个margin(margin用来指定是对行运算还是对列运算，margin=1表示对行运算，margin=2表示对列运算)，FUN用来指定运算函数；...用来指定FUN中需要的其它参数。
1、数据结构复杂程度不同
R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。
2、适用场景不同
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。
Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
3、数据处理能力不同
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
4、开发环境不同
对于R语言，需要使用R Studio。
对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
R语言教程是指导使用R语言的手册，用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。
R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建，目前由R语言开发核心团队开发。R语言在GNU通用公共许可证下免费提供，并为各种操作系统（如Linux，Windows和Mac）提供预编译的二进制版本。
这种编程语言被命名为R语言，基于两个R语言作者的名字的第一个字母（Robert Gentleman和Ross Ihaka），并且部分是贝尔实验室语言S的名称。
适用人群
本教程是为期待使用R编程开发统计软件的软件程序员，统计学家和数据挖掘者设计的。如果你试图理解R编程语言作为一个初学者，本教程将给你足够的了解语言的几乎所有的概念，从那里你可以把自己的更高水平的专业知识。
学习前提
在继续学习本教程之前，您应该基本了解计算机编程术语。对任何编程语言的基本理解将帮助您理解R语言编程概念，并在学习轨道上快速移动。
