1. 下载文件

有一个包叫downloader，使用这个包的函数 download可以正确下载文件，而且，download和download.file参数是一致。

install.packages("downloader")

library(downloader)

furl <-"https://d396qusza40orc.cloudfront.net/getdata%2Fdata%2Fss06hid.csv"

download(url=furl,destfile="./asc.csv")

2. rvest包网络数据抓取示例:安徽各市区PM2.5监测站数量

library(rvest)

url ="http://www.aepb.gov.cn/Pages/Aepb14_SJZX.aspx"

anhui = url %>% html() %>%html_nodes("table") %>% .[[10]] %>% html_table()

city = anhui[1]

a = url %>% html() %>%html_nodes("table tbody a") %>% html_attrs()

a = as.character(a)

b =paste("http://www.aepb.gov.cn/Pages/",a,sep = "")

myfun = function(x) b[x] %>% html() %>%html_nodes("table") %>% .[[10]] %>% html_table(fill = T) %>%nrow()

site = sapply(1:length(b),myfun)

data = data.frame(城市 = city,监测站数量 =site)

data

城市监测站数量

1 合肥 10

2 淮北 3

3 亳州 2

4 宿州 3

5 蚌埠 6

6 阜阳 3

7 淮南 6

8 滁州 3

9 六安 4

10 马鞍山 5

11 芜湖 4

12 宣城 3

13 铜陵 6

14 池州 3

15 安庆 4

16 黄山 3

3. 在坐标轴上显示百分比

x=1:10

y=1:10

plot(x,y,axes=F)

z=numeric(length(y))

z[1]=y[1]

for(i in 2:length(y))

z[i]=(z[i-1]+y[i])

z=z/sum(y)

z=z*100

f=round(z);

axis(1)

axis(2,1:length(y),paste(f,'%',sep=''))

box()

4. 字符串格式化函数sprintf()

函数使用方法与C语言相同

> sprintf("%f", pi)

[1] "3.141593"

> sprintf("%.3f", pi)

[1] "3.142"

> sprintf("%1.0f", pi)

[1] "3"

> sprintf("%5.1f", pi)

[1] " 3.1"

> sprintf("%05.1f", pi)

[1] "003.1"

> sprintf("%+f", pi)

[1] "+3.141593"

> sprintf("% f", pi)

[1] " 3.141593"

> sprintf("%-10f", pi) # leftjustified

[1] "3.141593 "

> sprintf("%e", pi)

[1] "3.141593e+00"

> sprintf("%E", pi)

[1] "3.141593E+00"

> sprintf("%g", pi)

[1] "3.14159"

> sprintf("%g", 1e6 * pi) # -> exponential

[1] "3.14159e+06"

> sprintf("%.9g", 1e6 * pi) #-> "fixed"

[1] "3141592.65"

> sprintf("%G", 1e-6 * pi)

[1] "3.14159E-06"

5. 抓网页伪装浏览器header

#抓取信息

library(RCurl)

library(XML)

#伪装报头

myheader=c(

"User-Agent"="Mozilla/5.0(Windows;U;WindowsNT 5.1;zh-CN;rv:1.9.1.6",

"Accept"="text/htmal,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",

"Accept-Language"="en-us",

"Connection"="keep-alive",

"Accept-Charset"="GB2312,utf-8;q=0.7,*;q=0.7"

)

#测试单个url下的信息读取

testurl<-"http://www.fruitday.com/web/product_list/40"

temp<-getURL(testurl,httpheader=myheader,encoding="UTF-8")

k<-htmlParse(temp) #解析网页

write.table(k,"k.txt")

name.node<-getNodeSet(k,'//li[@class="cplist-p02"]/a')

style.node<-getNodeSet(k,'//li[@class="cplist-p03"]')

price.node<-getNodeSet(k,'//li[@class="cplist-p04"]')

name.node

style.node

price.node

#price<-xmlValue(price.node1[[1]])

#price

#name.node

#price<-sapply(getNodeSet(k,'//p[@class="price"]/i/text('),xmlValue)

#url.node1

#name<-xmlGetAttr(url.node[[1]],'title')

#name

#name<-xmlGetAttr(url.node1[[1]],'title')

#name

#getNodeSet(k,'//p[@class="title"]/a[@title]')

price<-c()

style<-c()

name<-c()

for (i in 1:200){

name<-xmlValue(name.node[])

style<-xmlValue(style.node[])

price<-xmlValue(price.node[])

#name<-iconv(name,"UTF-8","gbk")#解决中文正常显示问题

}

name<-iconv(name,"UTF-8","gbk")

df<-data.frame(na=name,sty=style,pr=price)

write.table(df,"tt.txt")

6. 判断文件是否为空

file.info("your_file")$size == 0

7. googleVis包制作地图示例

这是出生儿性别比地图，颜色越深，男婴比例越高，最大的是海南，130：100，最小的是西藏，102：100。这个图是交互式的，鼠标点处停留一下，会显示该省的数据。代码如下：

#用googleVis包的另一种方法，需要能访问google网站，否则无法正常显示

provname=c("CN-11","CN-12","CN-13","CN-14","CN-15","CN-21","CN-22","CN-23","CN-31","CN-32","CN-33","CN-34","CN-35","CN-36","CN-37","CN-41","CN-42","CN-43","CN-44","CN-45","CN-46","CN-50","CN-51","CN-52","CN-53","CN-54","CN-61","CN-62","CN-63","CN-64","CN-65");

pop=c(110.56,112.51,113.43,112.52,108.45,112.83,111.23,109.71,110.64,116.51,113.86,127.85,117.93,114.74,112.17,118.46,128.18,126.16,130.30,125.55,135.64,115.13,116.01,107.03,108.71,102.73,122.10,114.82,110.35,108.79,106.12)

library(googleVis)

a<-data.frame(provname,pop)

G2 <- gvisGeoChart(a,locationvar='provname',colorvar='pop',options=list(region='CN',displayMode="regions",resolution="provinces",colorAxis="{colors:['yellow','red']}" ))

plot(G2)

省份顺序：

"北京市","天津市","河北省","山西省","内蒙古自治区", "辽宁省","吉林省","黑龙江省","上海市","江苏省", "浙江省","安徽省","福建省","江西省","山东省", "河南省","湖北省","湖南省","广东省", "广西壮族自治区","海南省","重庆市","四川省","贵州省", "云南省","西藏自治区","陕西省","甘肃省","青海省", "宁夏回族自治区","新疆维吾尔自治区"

8. 绘制三维曲面

x <- seq(-10,10, length.out = 50)

y <-x

rotsinc <-function(x,y) {

sinc<- function(x) { y <- sin(x)/x ; y[is.na(y)] <- 1; y }

10 *sinc( sqrt(x^2+y^2) )

}

z <- outer(x,y, rotsinc)

persp(x, y, z)

require(rgl)

surface3d(x, y, z)

9. 利用paste函数合并多个字符串

A <- c(1:10)

> A

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

> A <-as.array(A)

> A

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

>paste(A,collapse = '')

[1]"12345678910"

10. 矩阵按列排序

>x<-matrix(c(8,3,9,5,7,3),byrow=FALSE,nrow=3)

> x

[,1] [,2]

[1,] 8 5

[2,] 3 7

[3,] 9 3

>x[order(x[,1]),]

[,1] [,2]

[1,] 3 7

[2,] 8 5

[3,] 9 3

11. 命令行方式运行R程序

通过命令行的方式，可以实现多种效果，比如通过批处理程序定时运行R程序。下面是参数列表：

C:\ProgramFiles\R\R-3.1.2\bin\x64>Rcmd

Usage: Rcmdcommand args

where 'command' isone of:

INSTALL Install add-on packages

REMOVE Remove add-on packages

SHLIB Make a DLL for use with dynload

BATCH Run R in batch mode

build Build add-on packages

check Check add-on packages

Rprof Post process R profiling files

Rdconv Convert Rd format to various other formats

Rdiff difference R output files

Rd2pdf Convert Rd format to PDF

Rd2txt Convert Rd format to pretty text

Stangle Extract S/R code from vignette

Sweave Process vignette documentation

config Obtain configuration information about R

open Open a file via Windows file associations

texify Process a latex file

Use Rcmd command--help

for usageinformation for each command.

比如如下调用，可以执行一个R语言脚本：

C:\ProgramFiles\R\R-3.1.2\bin\x64>Rcmd BATCH C:\data\Assign3_Q1.R

12. 3D饼图

library(plotrix)

pieval=c(14529,4382,1713,1682,1249,1063,868,9660)

pielabels=c("北美云杉","葡萄","蓖麻","毛果杨","小立碗藓","江南卷柏","黑孢块菌","其他")

pie3D(pieval,radius=1,labels=paste(pielabels,pieval,paste(round(100*pieval/sum(pieval),2),"%",sep=""),sep="\n"),explode=0.05, labelcex=0.8,height=0.1,main="针叶树比对到UniRef100数据库的物种分布")

13. 选择文件夹（文件）以及搜索文件夹

utils::choose.dir	Choose a Folder Interactively
utils::choose.files	Choose a List of Files Interactively

list.files(R.home())

## Only filesstarting with a-l or r

## Note that a-lis locale-dependent, but using case-insensitive

## matching makesit unambiguous in English locales

dir("../..",pattern = "^[a-lr]", full.names = TRUE, ignore.case = TRUE)

list.dirs(R.home("doc"))

list.dirs(R.home("doc"),full.names = FALSE)

file.choose() /*chooseonly one file*/

choose.files()/*choose one or more files*/

choose.dir()/*choose one directory*/

若设置以下参数,则可以遍历所有的子文件夹

list.files(recursive=TRUE)

14. mean函数中trim的意义

mean(x, trim =0.1)

就是先把x的最大的10%的数和最小的10%的数去掉，然后剩下的数算平均。

15. melt()函数的作用

melt 是溶解/分解的意思，即拆分数据。

reshape/reshape2 的 melt函数是个 S3通用函数，它会根据数据类型（数据框，数组或列表）选择 melt.data.frame,melt.array或 melt.list函数进行实际操作。

1. 如果是数组（array）类型，melt的用法就很简单，它依次对各维度的名称进行组合将数据进行线性/向量化。如果数组有 n 维，那么得到的结果共有 n+1列，前 n列记录数组的位置信息，最后一列才是观测值。

> datax <-array(1:8, dim=c(2,2,2))

> melt(datax)

Var1Var2 Var3 value

1 1 1 1 1

2 2 1 1 2

3 1 2 1 3

4 2 2 1 4

5 1 1 2 5

6 2 1 2 6

7 1 2 2 7

8 2 2 2 8

> melt(datax,varnames=LETTERS[24:26],value.name="Val")

X Y Z Val

1 1 1 1 1

2 2 1 1 2

3 1 2 1 3

4 2 2 1 4

5 1 1 2 5

6 2 1 2 6

7 1 2 2 7

8 2 2 2 8

2. 如果是列表数据，melt函数将列表中的数据拉成两列，一列记录列表元素的值，另一列记录列表元素的名称；如果列表中的元素是列表，则增加列变量存储元素名称。元素值排列在前，名称在后，越是顶级的列表元素名称越靠后：

> datax <-list(agi="AT1G10000", GO=c("GO:1010","GO:2020"),KEGG=c("0100", "0200", "0300"))

> melt(datax)

value L1

1 AT1G10000 agi

2 GO:1010 GO

3 GO:2020 GO

4 0100 KEGG

5 0200 KEGG

6 0300 KEGG

>melt(list(at_0100=datax))

value L2 L1

1 AT1G10000 agi at_0100

2 GO:1010 GO at_0100

3 GO:2020 GO at_0100

4 0100 KEGG at_0100

5 0200 KEGG at_0100

6 0300 KEGG at_0100

3. 如果数据是数据框类型，melt的参数就稍微复杂些：

> melt(data,id.vars, measure.vars, variable.name = "variable", ..., na.rm =FALSE, value.name = "value")

其中 id.vars是被当做维度的列变量，每个变量在结果中占一列；measure.vars是被当成观测值的列变量，它们的列变量名称和值分别组成 variable和 value两列，列变量名称用variable.name和 value.name来指定。

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