R语言：常用函数(9.29-更新版)(共7页).docx

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1、精选优质文档-倾情为你奉上数据结构一、数据管理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length：求长度subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 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：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量 nchar

2、：字符数 substr：取子串format，format C：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：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子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”数组应用函数数学相关计算一、计算+, -,

3、 *, /, , %, %/%：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：符号函数二、数学函数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，

4、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三、数组array：建立数组 matrix：生成矩

5、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swee

6、p：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：求列下标集四、线性代数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分解求逆五、逻辑运算，=，=，!=：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

7、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：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构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。二、函数方面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Reca

8、ll：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

9、.function，is.language，is.recursive ，match.arg，match.call，match.fun，model.extract，name，parse，substitute，sys.parent ，warning，machine三、输入输出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：读入四、工作环境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。 optio

10、ns：系统选项?，help，help.start，apropos：帮助功能data：列出数据集统计分析一、统计分布每一种分布有四个函数：ddensity（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nbi

11、nom：负二项pois：泊松 signrank：符号秩，wilcox：秩和tukey：学生化极差二、简单统计量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等三、统计检验R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test四、多元分析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

12、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五、时间序列ts：时间序列对象diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗六、统计模型lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析文件操作一、文件执行：在用R生成一个PDF文档后，如果想去打开它，你可能会在文件夹里找到再点开。再或者我们想调用系统中的其它程序来做点事情，可能要打开cmd敲点命令。实际上这都可以在R内部完成。举例来说用pandoc转换na.md成docx再打开它。system(pandoc d:rspa

13、cena.md -o d:rspacena.docx)shell.exec(d:rspacena.docx)二、 网络浏览：browseURL：浏览某个指定的网页download.file：下载网络文件到本地三、文件操作dir.create：新建一个文件夹list.dirs：显示目录下的文件夹list.files：显示目录下的文档file.create：文档创建file.exists：判断文档是否存在file.remove：文档删除file.rename：重命名file.append：文档添加file.copy：文档复制file.symlink(from, to)file.show：显示文档内容file.info：显示文档信息file.edit：编辑文档zip： 压缩文件unzip： 解压缩文件四、 运算进度条在一个大循环运算时，如果可以看到目前的进度是比较方便的，txtProgressBar和setTxtProgressBar函数可以帮助做到这一点专心-专注-专业