vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框

c：连接为向量或列表 sequence：等差序列 rep：重复

length：求长度 subset：求子集 seq，from:to， NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性

mode，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性

character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数

factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子

table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入 max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数

abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分

array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置

cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量

dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积

apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化

matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集

solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解

qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆

<，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符 logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真

ifelse()：二者择一 match，%in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素

optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根

if，else，ifelse，switch：分支 for，while，repeat，break，next：循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 .C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用

browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行

on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单）

其它与函数有关的还有：delay，delete.response，deparse，do.call，dput，environment ，，formals，format.info，interactive，

is.finite，is.function，is.language，is.recursive ，match.arg，match.call，match.fun，model.extract，name，parse，substitute，sys.parent ，warning，machine

cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，read.table，load，dget：读入

ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

options：系统选项 ?，help，help.start，apropos：帮助功能 data：列出数据集分析

每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。

比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：

norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma：伽玛，beta：贝塔

lnorm：对数正态，logis：逻辑分布，cauchy：柯西， binom：二项分布，geom：几何分布，hyper：超几何，nbinom：负二项，pois：泊松 signrank：符号秩，

wilcox：秩和，tukey：学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类

kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗

lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差

R语言之—字符串处理函数

nchar

取字符数量的函数

length与nchar不同，length是取向量的长度

# nchar表示字符串中的字符的个数

nchar("abcd")

[1] 4

# length表示向量中元素的个数

length("abcd")

[1] 1

length(c("hello", "world"))

[1] 2

chartr

字符替换

chartr(old="a", new="c", x="a123")

[1] "c123"

chartr(old="a", new="A", x="data")

[1] "dAtA"

paste和paste0

字符串粘合函数

paste在不指定分割符的情况下，默认分割符是空格

paste0在不指定分割符的情况下，默认分割符是空

# 默认以空格隔开

paste("Hello","world")

[1] "Hello world"

# 没有空格

paste0("Hello","world")

[1] "Helloworld"

# 指定分割符

paste("abc", "efg", "hijk", sep = "-")

[1] "abc-efg-hijk"

# 分别对向量的每一个元素进行连接

paste0("A", 1:6, sep = "")

[1] "A1" "A2" "A3" "A4" "A5" "A6"

# collapse参数：每一个元素操作之后，再把向量的每一个元素进行连接

paste0("A", 1:6, sep = "",collapse = "-")

[1] "A1-A2-A3-A4-A5-A6"

substr

字符串截取函数

substr(x = "hello", start = 1, stop = 2)

[1] "he"

strsplit

字符串的分割函数，可以指定分割符，生成一个list

strsplit("abc", split = "")

[[1]]

[1] "a" "b" "c"

如果要对一个向量使用该函数，需要注意。

# 分割向量的每一个元素，并取分割后的第一个元素

unlist(lapply(X = c("abc", "bcd", "dfafadf"), FUN = function(x) {return(strsplit(x, split = "")[[1]][1])}))

[1] "a" "b" "d"

gsub和sub

字符串替换

gsub替换匹配到的全部

sub 替换匹配到的第一个

# 将b替换为B

gsub(pattern = "b", replacement = "B", x = "baby")

[1] "BaBy"

gsub(pattern = "b", replacement = "B", x = c("abcb", "boy", "baby"))

[1] "aBcB" "Boy" "BaBy"

# 只替换第一个b

sub(pattern = "b", replacement = "B", x = "baby")

[1] "Baby"

sub(pattern = "b", replacement = "B", x = c("abcb", "baby"))

[1] "aBcb" "Baby"

grep和grepl

字符串匹配

grep函数返回的是索引值

grepl函数返回的是逻辑值

# 返回匹配到的元素的索引

grep(pattern = "boy", x = c("abcb", "boy", "baby"))

[1] 2

# 返回逻辑值

grepl(pattern = "boy", x = c("abcb", "boy", "baby"))

[1] FALSE TRUE FALSE

match &&pmatch &&charmatch

1、match

Usage

match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)

x %in% table

参数：

x: vector or NULL: the values to be matched. Long vectors are supported.

table : vector or NULL: the values to be matched against. Long vectors are not supported. (被匹配的值)

nomatch: the value to be returned in the case when no match is found. Note that it is coerced to integer. (没有match上的返回的值)

incomparables : a vector of values that cannot be matched. Any value in x matching a value in this vector is assigned the nomatch value. For historical reasons, FALSE is equivalent to NULL. (不同来匹配的值)

match函数类似与 %in%，不同的是match返回的是索引，而%in%返回的是逻辑值。

参考文章地址（https://zhuanlan.zhihu.com/p/120422644） 逗号分隔文件 （.csv文件）、 制表符分隔文件 （.tsv文件）和 空格分隔文件 （.txt文件） （一）.csv文件的读取 mydata <- read.csv(file=" ", header=T, sep=",", quote="\", dec=".", fill=T, comment.char=" ") comment.char用于设置需要跳过的内容，比如需要跳过的行前面有“#”，那么设置comment.char=“#”,当然你也可以设置从中间开始读，注意，这个函数是read.csv里面的哦！ file: 以csv结尾的文件名,由文件所在路径及其文件名构成 header：是否把第一行作为表头 sep：分隔方式，csv文件分隔读入参数设置为"."                                tsv文件分隔读入参数设置为"\t"                                txt文件分隔为空格，不需要设置sep参数 也可以通过mydata <- read.table("D:/mydata.csv", header=T, sep=",", row.names="id")读取 （二）.tsv文件的读取 mydata <- read.table("D:/mydata.tsv", header=T, sep="\t", row.names="id") 除了分隔方式跟上面一样 （三）.txt文件的读取 mydata <- read.table("c:/mydata.txt", header=TRUE, row.names="id") 除了分隔方式跟上面一样 （四）以.gz结尾的压缩文件的读取 1.在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件 2.使用data.table包里的fread()函数 安装并加载data.table包 install.packages("data.table") library(data.table) 使用fread()函数读取文件，这里参数和之前的一致，唯一的不同就是fread()可以直接读取压缩文件 mydata <- fread(‘c:/mydata.txt.gz’, header=T, row.names=’id’) （五）读取.xlsx后缀文件，也就是excel文件 1. 安装并加载openxlsx包 install.packages("openxlsx") library(openxlsx) 2.进行数据的导入 mydata <- read.xlsx( "mydata.xlsx"，rowNames=T) 其他参数可以通过? read.xlsx在R中根据需要进行添加的。

---