R入门

R语言介绍

相较于其他的所有软件，R 的优势之一在于，它是专为数据分析而设计的，它是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R 是属于GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R 语言有一系列的数据可视化包，包括ggplot21及ggplot2拓展包2、lattice、leaflet、playwith、ggvis、ggmaps。

R语言安装

R可以在CRAN（Comprehensive R Archive Network，http://cran.r-project.org）上免费下载。Linux、Mac OS X和Windows都有相应编译好的二进制版本。根据你所选择平台的安装说明进行安装即可。
R、Rtools和RStudio的安装，可以参考博文中有详细介绍。

语言编程基础

这里就简单记录一下学习笔记，适合于有其他编程基础，又快速了解R语言的读者。这里将R语言与C/C++、Python或者Matlab不同之处进行一个简单总结，其中也会包含一些相同点。

R 是一种区分字母大小写的解释性语言；
R 语句的分隔符是分号（;）或换行符。当语句结束时，可以不使用分号，R 语言会自动识别语句结束的位置。
R 语言只支持单行注释，注释由#开头，当前行出现在#之后的任何文本都会被R 解释器忽略。
R 语句由函数和赋值构成。R 使用 <-，而不是传统的 = 作为赋值符号。
R 语言的数学运算与我们平时的数学运算（加+，减-，乘*，除/）基本一致。

注意：R允许使用=为对象赋值，但是这样写的R程序并不多，因为它不是标准语法。一些情况下，用等号赋值会出现问题，R程序员可能会因此取笑你。你还可以反转赋值方向。例如，rnorm(5) -> x与上面的语句等价。使用等号赋值的做法在R中并不常见。

数据的导入与导出

数据文件的导入与导出

我们常用外部保存的数据文件来绘制图表。此时，就需要借助可以导入数据的函数导入不同格式的数据，包括CSV、TXT，以及Excel、SQL、HTML 等数据文件。有时候，我们也需要将处理好的数据从R 语言中导出保存。其中，在数据可视化中使用最多的就是前3 种格式的数据文件。
（1）CSV 格式数据的导入与导出
使用read.csv()函数，可以导入CSV 格式的数据，并存储为数据框形式。需要注意是：当
stringsAsFactors=TRUE 时，R 会自动将读入的字符型变量转换成因子，但是这样很容易导致数据只按默认字母顺序展示。在导入大批量数据时，为了提高性能，尽可能分两步走：
① 显式指定“stringsAsFactors = FALSE”；
② 依次将所需要的数据列（向量）转换为因子。

mydata<-read.csv("Data.csv",sep=",",na.strings="NA",stringsAsFactors=FALSE)

使用write.csv()函数，可以将data.frame 的数据存储为CSV 文件：

write.csv(mydata,file = "File.csv")

CSV 文件主要有以下3 个特点。
① 文件结构简单，基本上和TXT 文本的差别不大；
② 可以和Excel 进行转换，这是一个很大的优点，很容易进行查看模式转换，但是其文件的存
储大小比Excel 小。
③ 由于其简单的存储方式，一方面可以降低存储信息的容量，这样有利于网络传输及客户端的
再处理；另一方面，由于是一堆没有任何说明的数据，其具备基本的安全性。所以相比TXT 和Excel
数据文件，我们更加推荐使用CSV 格式的数据文件进行导入与导出操作。

（2）TXT 格式数据的导入与导出
使用read.table()函数不仅可以导入CSV 格式的文件数据，还可以导入TXT 格式的文件数据，并
存储为数据框数据。

mydata<-read.table("Data.txt",header = TRUE)

使用write.table()函数可以将data.frame 的数据存储为TXT 文件：
write.table(mydata, file = “File.txt”)
（3）Excel 格式数据的导入与导出
使用xlsx 包的read.xlsx()函数和read.xlsx2()函数可以导入XLSX 格式的数据文件。但是更推荐
使用CSV 格式导入数据文件。

mydata<- read.xlsx("Data.xlsx", sheetIndex=1)

也可以使用write.xlsx()函将数据文件导出为XLSX 格式：

write.xlsx(mydata, "Data.xlsx", sheetName="Sheet Name")

R是逐行执行的，这一点和Matlab很相似，可以通过运行脚本的方式一次性运行：source("wf_hpc.R")

R包

包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库（library）。函数.libPaths()能够显示库所在的位置，函数library()则可以显示库中有哪些包。

R包的安装

如果拥有RStudio，那么最简单的方法是单击右下角写有“Packages”的选项卡，然后在弹出的
对话框中输入包的名称。或者直接在左下角的“ Console ” 控制台输入安装命令安装。例如安装包“devtools”：

install.packages("devtools")

批量安装多个包，例如：

install.packages(c("ggplot2","ElemStatLearn","mlmRev"))

有时候需要直接从Github 或BitBucket 上下载安装包，这种方法可以得到包的开发版本，但是需要使用devtools 包来完成：devtools::install_github("tidyverse/ggplot2")，tidyverse为github用户名。

从下载的R包安装：

install.packages("E:/vegan.rar")  #需要绝对路径，R将反斜杠（\）作为一个转义符。即使在Windows平台上运行R，在路径中也要使用正斜杠。

这种方式不太可取，有时候包依赖其他包，这种方式很容易安装失败。

包的加载

包安装好之后，需要加载才能使用。现在主要有两种函数可供选择：library()或者require()，比
如：library(ggplot2)。
有时已经加载的包可能需要卸载。这个可以在RStudio 中的“Packages”界面取消勾选相应的复
选框，或使用detach()函数：detach("package: ggplot2")。

查看R包

查看默认加载的R包

getOption("defaultPackages")

查看已加载的R包

（.packages()）

查看所有已安装的R包

(.packages(all.available = T))

或

installed.packages()

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