R语言中的基本函数使用 - 更新中

Python08

R语言中的基本函数使用 - 更新中,第1张

用法：assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos),  inherits = FALSE, immediate = TRUE)

assign函数在循环时候，给变量赋值。

举例说明：

1、

for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){

  assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])

}

2、

for (i in 1:3){

    assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)

}

ls()

[1] "a1" "a2" "a3" "i"

>a1

[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

>a2

[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10

>a3

[1] 3  4  5  6  7  8  9 10

1、paste函数可用于字符串连接

用法：paste (..., sep = " ", collapse = NULL)，分隔符默认为空格

我们简单举个例子

1）paste("a","b") ##能连接a b

[1] "a b"

paste("a","b","c")

[1] "a b c"

2）设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了

[1] "a=b"

3）连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4）paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名

[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、

2、collapse参数

谢益辉大佬说这个参数引无数英雄竞折腰啊，大家只会sep

1）paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧，collapse没用上

[1] "a 1"

2）paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了，collapse折叠起了元素

[1] "a+b+c"

3）paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4）paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接，然后折叠

[1] "a1+a2+a3+a4+a5"

3、与paste0函数的区别

paste0函数，默认sep=""是两个函数唯一的区别

paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")

[1] "a1""b2""c3"

如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接

[1] "a 1"  "b 2"  "c 3"  "a 4"  "b 5"

paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""

[1] "a1""b2""c3"

用法：unlist()函数的作用，就是将list结构的数据du，变zhi成非list的数据，即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式

如果是向量的话就直接输出向量

例子：

%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然：

#首先复制两个变量a和b

>a <- 1:5

>b <- 3:7

>a %in% b    #看a的元素是否包含在b中输出结果如下：

[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

用法：apply(x, MARGIN, FUN, ...)

作用：对 矩阵 的行或列使用函数，或者对 数组 的各个维度使用函数

x为数据对象，MARGIN是维度的下标，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列，FUN是自己指定的任意或自定义函数

注：数据框dataframe也可以使用apply函数，该函数会自动将数据框转化为矩阵，但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型，否则会报错。

用法：lapply(x,FUN,...)

作用：对列表中的各个元素使用函数

x是格式为列表的数据源，FUN是任意函数。

intersect(data1，data2)：交集

union(data1，data2)：并集

在R中尽量使用 <- 进行赋值， <- 更标准。在R中使用 = 进行赋值可能会出现错误（有些函数会将其解释为判断）——因为R起源于S语言，S语言的定义如此。

模式-使用mode()可以查看对象的数据类型

长度-使用length()可以查看对象的长度

标量可以是数字、字符、逻辑值等。

结果

向量可以由单个或多个值组成，多值的向量只能由相同类型的值组成，有一维和多维向量。

向量用于存储数值型、字符型、逻辑型数据

is.na()判断是否为缺失值，返回一个逻辑性向量

将自变量连接成一个字符串。

一般的使用形式是paste (..., sep = " ", collapse = NULL)， ... 表示想要连接的不同自变量，sep表示不同自变量之间添加的符号，collapse打开之后表示将整个自变量变成一个单一的变量

对对象进行重复

在统计学中，按照变量值是否连续把变量分为连续变量与离散变量两种。分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。因子就是一类分类离散变量。

因子是带有水平（level）的向量。

factor()函数一般形式为：

可以用来筛选因子的level

Table()函数对应的就是统计学中的列联表，是一种记录频数的方法。对于因子向量，可用函数table()来统计各类数据的频率。Table()的结果是一个带元素名的向量，元素名为因子水平，元素值为该水平的出现频率。

tapply()是对向量中的数据进行分组处理，而非对整体数据进行处理。函数一般形式为：

gl()函数可以方便地产生因子，函数一般形式为：

矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的数据类型（数值型、字符型或逻辑型）。注意与数据框的差别，数据框不同列的数据类型可以不同。

函数matrix ()是构造矩阵（二维数组）的函数，其构造形式为：

数组与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性)，维数向量是一个元素取正整数值的向量，其长度是数组的维数，比如维数向量有两个元素时数组为二维数组(矩阵)。维数向量的每一个元素指定了该下标的上界，下标的下界总为1。

R软件可以用array()函数直接构造数组，其构造形式为:

数据框与矩阵类似，为二维，其数据框中各列的数据类型可以不同，但是长度必须一样。数据框在生物数据中用得比较多，是非常重要的一类数据类型。

数据框与矩阵不同的是数据框不同的列可以是不同的数据类型，并且数据框假定每列是一个变量，每行是一个观测值。

作为数据框变量的向量、因子或矩阵必须具有相同的长度（行数）。数据框可以用data.frame()函数生成，其用法与list()函数相同。

data.frame(col1,col2,col3.....)其中列向量col1,col2等可以是任何类型的向量

列表可以储存不同类型的数据，是一些对象的有序集合。它的元素也由序号(下标)区分，但是各元素的类型可以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其他复杂数据类型。比如一个列表的元素也允许是一个列表。

R软件中利用函数list()构造列表，一般语法为：

Lst<-list(name_1=object_1,…, name_1=object_m)

其中name是列表元素的名称；object_i(i=1,…,m)是列表元素的对象。

unlist()函数：将list函数拉直成一个向量