R语言实际上是函数的集合，用户可以使用base，stats等包中的基本函数，也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难，或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。
函数是对一些程序语句的封装。换句话说，编写函数，可以减少人们对重复代码书写，从而让R脚本程序更为简洁，高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如，求标准差sd,求平均值，求生物多样性指数等。R数据分析，就是依靠调用各种函数来完成的。但是编写函数也不是轻而易举就能完成的，需要首先经过大量的编程训练。特别是对R中数据的类型，逻辑判别、下标、循环等内容有一定了解之后，才好开始编写函数。 对于初学者来说，最好的方法就是研究现有的R函数。因为R程序包都是开源的，所有代码可见。研究现有的R函数能够使编程水平迅速提高。
R函数无需首先声明变量的类型，大部分情况下不需要进行初始化。一个完整的R函数，需要包括函数名称，函数声明，函数参数以及函数体几部分。
函数名称，即要编写的函数名称，这一名称就作为将来调用R函数的依据。
2. 函数声明，包括 <- function, 即声明该对象的类型为函数。
3. 函数参数，这里是输入的数据，函数参数是一个虚拟出来的一个对象。函数参数所等于的数据，就是在函数体内部将要处理的值，或者对应的数据类型。 函数体内部的程序语句进行数据处理，就是对参数的值进行处理 ，这种处理只在调用函数的时候才会发生。函数的参数可以有多种类型。R help的界面对每个函数，及其参数的意义及所需的数据类型都进行了说明。
4. 函数体
常常包括三部分.
（1）. 异常处理
输入的数据不能满足函数计算的要求，或者类型不符， 这时候一定要设计相应的机制告诉用户，输入的数据在什么地方有错误。 错误又分为两种。
第一种， 如果输入的数据错误不是很严重，可以经过转换，变为符合处理要求的数据时， 此时只需要给用户一个提醒，告知数据类型不符，但是函数本身已经 进行了相应的转换。
第二种，数据完全不符合要求，这种情况下，就 要终止函数的运行，而告知因为什么，函数不能运行。这样，用户在 使用函数的情况先才不至于茫然。
（2）. 运算过程
包括具体的运算步骤。 运算过程和该函数要完成的功能有关。
R运算过程中，应该尽量减少循环的使用，特别是嵌套循环。R提供了 apply，replicate等一系列函数，来代替循环，应该尽量应用这些函数， 提高效率。 如果在R中实在太慢，那么核心部分只能依靠C或者Fortran 等语言编写，然后再用R调用这些编译好的模块，达到更高的效率。
运算过程中，需要大量用到if等条件作为判别的标准。if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量，这就意味着，if内部，往往是对条件的判别，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者对大小的比较，如，if(x >0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。if后面，如果是1行，则花括号可以省略，否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的。
例子：
## if与条件判断
fun.test <- function(a, b, method = "add"){
if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；
res <- a + b ## 等后面的语句只有一行，则无需使用花括号。
}
if(method == "subtract"){
res <- a - b
}
return(res) ## 返回值
}
### 检验结果
fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")
fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")
#设置默认路径
#显示当前工作目录（软件默认使用工作目录）
getwd()
#修改默认工作目录
setwd(dir = "e:/Rwork/")
#提示工作目录
getwd()
#查看目录下包含的文件
list.files()
#或者
dir()
#R包安装
install.packages("vcd")
#显示库所在的位置
.libPaths()
#显示库里有哪些安装包
library()
#载入包
library(vcd)
#or
require(vcd)
#直接输入函数看某些函数来自于R的哪个包
#如何使用R包
help(package="vcd")
help(package="ggplot2")
#查看包的信息，列出R包的基础内容，显示内置的数据集的内容，给包中的函数作为案例来使用
library(help="vcd")
#还有一些包中的函数，是包的核心内容，扩展了R的功能
Arthritis
#列出包中所有包含的函数
ls("package:vcd")
#每个函数如何使用查看对应帮助文档
#列出R包中包含的所有数据集
data(package="vcd")
#使用完一个包之后，将包从内存中移除
detach("package:vcd")
#再使用
Arthritis
#会出现报错：需要重新再加载
#删除已安装的包
remove.packages("vcd")
#会将R包从硬盘上彻底删除，无法继续使用了，用得不多
#R包的批量移植（更换新设备）
#列出当前环境中已安装的R包
installed.packages()
#取第一列,,,使用下标来访问数据框的第一列
installed.packages()[,1]
#将所以R包名字保存到一个文件中
Rpack<- installed.packages()[,1]
save(Rpack,file = "Rpack.Rwork")
#将这个文件移到另一个设备上
#在另一个设备上使用load函数打开这个文件
#存到另外一个变量Rpack中
#看到这些R包
#Rpack
#批量安装这些R包
#使用一个for循环
for(i in Rpack)install.packages(i)
#如何获取R的帮助信息
help.start()
#查看某个函数的功能
help(sum)
#or
?plot
?sum
#快速了解函数参数而不想查阅详细文档
args(plot)
#查看函数使用案例
example(mean)
example("hist")
#列出R的一些案例图
demo(graphics)
#查看R安装的某个包的帮助文档
help(package=ggplot2)
#有些R包包含vignette文档，这中文档包含更多内容，也更加规范，里面有简介、教程、开发文档等
vignette()
#不是每个包都包含这种格式的文档
vignette("xts")
#有时安装了某包但使用help命令搜索不到相关函数，是因为没有载入这个包
#需用使用library函数载入这个包
#载入之后才能使用help函数找到相关文档
#或者直接在help命令中加上package选项 等于 要搜索R包的名字，这种方法比较麻烦
#？？接要搜索函数名字，这种情况下不加载包也可以
#有些情况下，不知道具体的函数名，只能模糊搜索
#查找与绘制热图相关的帮助信息(使用这条命令进行本地搜索)
help.search(heatmap)
#提示搜索不到
#因为需要加上引号
help.search("heatmap")
#搜到stats包中的heatmap函数，可以用来绘制热图
#help.search("heatmap")也可以简写成下面一条命令
??heatmap#不需要加引号
#列出所有包含关键字的内容
apropos("sum")
#可以通过mod参数调整查询的内容
apropos("sum",mod="function")#只列出函数
#help.search或？？都是进行本地的文档搜索
#有时搜索不到或者文档太老了可以使用RSiteSearch()函数进行网络搜索
RSiteSearch(matlab)
#运行函数会使用默认浏览器来访问R官网，在官网中进行搜索，列出更多的结果
#可以利用搜索引擎进行问题搜索
