1、流程控制

(1) if语句

ifelse()函数根据给定test值的真假，返回yes或no值。

ifelse(test,    #保存真假值的对象yes,     #test为真时，选择该值no       #test为假时，选择该值
)
# 例如
x <- c(1,2,3,4,5)
ifelse(x %% 2 == 0,"even","odd")

[1] “odd” “even” “odd” “even” “odd”

(2) 循环语句

R中的循环语句分为for、while和respeat。

语法	含义
for ( i in data) { 使用i的语句 }	将data中的各值分别赋予变量i，同时针对每个i执行语句块中的语句
while (ond) { cond为真时要执行的语句}	不断判断条件的cond的真假，条件cond为真时，执行{}中的语句，直到cond为假，退出循环
repeat { 要循环执行的语句 }	反复执行{}中的语句，直至遇到退出条件。类似于其他语言中的do-while

循环语句中，使用break与next语句可以调整循环语句的执行流程。

break：退出循环语句。
next：终止当前正在执行的语句块，进入下一循环。

2、运算

(1) 数值运算

运算符与函数	含义
+，-，*，/	四则运算
n %% m	求n/m的余数
n %/% m	求n/m的商
n^m	求n的m次方
exp(n)	求e的n次方
log(x,base=exp(1))	求log_base(x)。若不指定base，则计算log_e(x)
log₂(x)，log₁₀(x)	分别计算log₂(x)和log₁₀(x)
sin(x)，cos(x)，tan(x)	三角函数

(2) 向量运算

借助向量运算可以很容易地从数据框中保存的数据获取所需信息，其基本原理是通过向量数据框指定逻辑值以获取特定行。例如，

d <- data.frame(x=c(1,2,3,4,5),y=c("a","b","c","d","e"))
d[c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,TRUE),]

x y
    1 1 a
    3 3 c
    5 5 e
        因此，只要通过向量运算构建行选择标准TRUE和FALSE，即可选定特定行。例如，下列示例选择x为偶数的行：

d[d$x %% 2 == 0,]

x y
2 2 b
4 4 d

(3) NA处理

数据包含NA时，运算结果都会变为NA。为了解决这一问题，R中许多函数都接受na.rm作为参数。数据包含NA时，使用na.rm指定是否要将NA值从运算中排除。

sum(c(1,2,3,NA))

[1] NA

sum(c(1,2,3,NA),na.rm=TRUE)

[1] 6
常见的NA处理函数：

函数	含义
na.fail(object,…)	若object中包含NA，则失败
na.omit(object,…)	若object中包含NA，则排除含有NA的行
na.exclude(object,…)	若object中包含NA，则排除，这与na.omit相同。但使用naresid、napredict的函数中，通过NA排除的行会再次添加到结果
na.pass(object,…)	即使object中包含NA，也使之通过

na.omit与na.exclude的差异
假设有如下含有NA值的数据框。

df <- data.frame(x=1:5, y=seq(2,10,2))
df [3, 2]=NA
df

X Y
    1 1 2
    2 2 4
    3 3 NA
    4 4 8
    5 5 10
        假设这些数据遵循y=ax+b的线性模型，该模型可以使用线性回归函数lm()创建。若向创建的模型应用resid()函数，则可以求取线性模型的预测值与实际y值之间的残差(residual)。(有关线性回归、lm、resid函数的内容将在第8章讲解。)
        lm()函数带有na.action参数，该参数值不同，处理含有NA值的行的方法也不同。比如，若设置na.action=na.omit，则建模时含有NA值的第3行就被排除。因此，虽然df共有5行数据，但resid()的结果共有4个值，如下所示。

resid(lm(y ~ x, data=df, na.action=na.omit))

1                      2                       4                       5
    -2.982647e-16 3.439354e-16 1.612526e-16 -2.069233e-16
        若设置na.action =na.exclude，建模时含有NA的行仍然会被排除。但求残差时，含有NA的行的残差会在结果中显示，并记作NA。因此，resid()的结果长度与原数据长度是一致的。

resid(1m(y -x, data=df, na.action=na.exclude))

1 2 3 4 5
-2.982647e-16 3.439354e-16 NA 1.612526e-16 -2.069233e-16

3、定义函数

R中定义函数的方法与其他编程语言中的类似，但也有如下几点不同。首先，返回值时要使用类似函数调用的形式“return(返回值)”，而非“return返回值”。其次，若省略return()，则函数最后一条语句的返回值即为整个函数的返回值。利用这一特征可以重写上述fibo()函数，如下所示。

fibo <- function(n) {if (n == 1 || n == 2) {1} else {fibo(n-1) + fibo(n-2)}
}

(1) 可变长函数

在R函数的帮助中，常常会看到参数列表中含有…。一方面，…表示函数的参数个数未知；另一方面，它也表示要传递给(在函数内部调用的)其他函数的参数。下列是可变长参数…的使用示例。函数f的定义中，使用…作为参数，将其逐个输出到屏幕。

 f <- function(...){args <- list(...)for (a in args){print(a)}
}f('3'，'4')

[1] “3”
[1] “4”

(2) 嵌套函数

借助嵌套函数可以提取某个函数内部要反复执行的一些操作，以形成一个函数。需要执行这些操作时，只需调用构建好的嵌套函数。这不仅能使代码变得简洁，也会让使用变得更简单。此外，由于内部函数也可以访问外部函数定义的变量，所以常用作闭包(closure)。

fc- function(x1){return(function(x2) {return(x1 +x2)})
}
g<-f(1)
g(2) #x1 = 1，x2= 2

[1] 3

g2 <- f(2)
g2(2) #x1= 2，x2 = 2

[1] 4
如上代码所示，函数g()中，x1=1；函数g20中，x1=2，所以g(x2)计算的是1+x2，而g2(x2)计算的是2+x2。

4、作用域

rm()删除指定环境中的对象；ls()返回对象名称。

rm( …，                       #待删除的对象列表list=character(),         #含有待删除对象的向量envir=as.environment(pos) #待删除对象的环境
)
ls(name,    #对象所在环境的名称envir    #代替name直接设置环境
)            #返回值是包含对象名称的字符串向量。

使用rm(list=ls())命令可以删除内存中的所有对象。
若想在函数中为变量或全局变量赋值，则应使用<<-运算符。

b <- 0
f <- function(){a <- 1g <- function(){a <<- 2b <<- 2print(a)print(b)}g()print(a)print(b)
}
f()

[1] 2
    [1] 2
    [1] 2
    [1] 2

5、对象的不变性

对象复制追踪函数

函数	含义
tracemen(x)	对对象复制进行追踪
untracemen(x)	取消对象复制追踪

6、队列

队列是一种“先进先出”(First In First Out, FIFO)的数据结构。可以将队列视为一个个人依次排成的一个队伍，处理事情时总先从站在队首的人开始，新来的人要排在队尾等待。队列由以下3个函数实现：

Enqueue：向队尾添加数据。
Dequeue:从队首获取数据，并将其从队列中删除。
Size：队列长度，即返回数据结构中保存的数据个数。

编写支持这3种函数的队列，如下所示：

q <-c()
q size <- 0
enqueue <- function(data){q <<- c(q, data)q size <<- q_size + 1
} #入队
dequeue <- function(){first <- q[1]q <<- q[-1]q_size <<- q_size - 1return(first)
} #出队
size <- function(){return(q_size)
}

上述代码中，队列使用向量q保存其数据，q_size记录队列中保存的数据个数。
        函数cnqueue()中，将从参数接收到的数据与q中的原有数据拼接为新向量，然后赋给变量此时，要使用<-赋值运算符为全局变量q赋值，最后将q_size的值增加1。
        函数dequeue()中，首先将q中保存的第一个元素赋给first，然后将除第一个数据外的所有数据保存到q，最后返回first，并且要将q_size减1。
        函数size()返回q的长度，即q_size。
        但是上述函数，在其他地方直接操作对q进行赋值，而不通过相关函数，在调用size函数时，队列长度不会发生变化。因此，需要将队列全部代码与相关变量隐藏到1个函数。

queue <-function(){q<-c()q_size<- 0enqueue <- function(data){q <<- c(q, data)q_size <<- q_size + 1}dequeue <- function(){first <- q[1]q <<- q[-1]q_size <<- q_size -1return(first)}size <- function(){return(q_size)return(list(enqueue=enqueue, dequeue=dequeue, size=size))}
}

ps：文章用于学习

[参考书目] 徐珉久，R语言与数据分析实战，2017

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