R语言常用函数速查表

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函数 简介 示例 (自己运行看结果)
? topic 展示topic函数或数据集的手册页面,是help()函数的简化版。像for, if, while, repeat,+, -, *, /等等这些特殊的项目,需要加上引号。
? help
? help.search
? "for"
?? pattern 搜索使用手册,匹配pattern,是help.search()函数的简化版。试试? healp.search 和 ?? help.search 得到结果的区别。? 找不到自己想要的结果时就用??试试。
?? help.search
?? mean
?? "for"
name ?? "for"

工作目录

getwd() 返回当前工作目录
getwd()     
setwd() 设置工作目录到特定的路径
setwd("C:/Users/Public")    
setwd("D:/") 
dir() 返回特定目录下的文件及文件夹名称,默认返回当前工作目录下的文件
dir()
dir("C:")

算术运算

a + b
a - b
a * b
a / b
a ^ b
a %% b
a %/% b
a加b
a减b
a乘以b
a除以b
a的b次方
a 除以 b的余数
a 整除以 b

这些运算符都是向量化的
 

关系运算

a == b
a != b
a > b
a < b
a >= b
a <= b
判断a是否等于b
判断a是否不等于b
判断a是否大于b
判断a是否小于b
判断a是否大于或等于b
判断a是否小于或等于b

是则得TRUE,否则得FALSE,这些运算符都是向量化的
5+10  == 10+5
1:10  != 10:1
1:10  >= 1:3

逻辑运算

|
&
!
或
且
非

此三者为向量化运算符
X <- 1:3 == 3:1 
Y <- 1:3 != 3
! X
X & Y
X && Y
##  这样将会报错
||
&&
或
且

此二者仅能用于长度为一的向量

创建向量

c() 将向量combine在一起得到新的向量,也用于创建向量
X <- c(1, 2, 3)
X
Y <- 4:2
Y
c(X, Y)
c("张三", "李四", "刘一", "陈二")
a:b a<b时,从a开始创建公差为1的等差数列,最大项不超过b;a>b时反过来创建公差为-1的等差数列,最小项不小于b
seq() seq(a, b, by=c)创建a到b、公差为c的等差数列,最大项不超过b
seq(a, b, length=n)创建a到b、长度为n的等差数列
seq(1, 13, by=5)
seq(1, 13, length=5)
rep() rep(x, times=n)将向量x重复n次,构成新的向量
rep(x, each=n)将向量x的每个元素依次重复n次,构成新的向量
rep(c(1 , 2, 3), times=4)
##  [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
rep(c(1 , 2, 3), each=4)
##  [1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3

数学函数

log(x) log(x, a)求以a为底x的对数,向量化的函数,对x的元素逐个计算,不写a时,即log(x)以自然常数e为底。
log(10)
log(c(2, 4, 8), c(8, 4, 2))
log10(1:10)
log2(10:1)
exp(x) 自然常数e的x次方
log(exp(10))
log(exp(10:1), exp(2:11))
max(x) 向量x中所有数的最大值,得到一个数
y <- 1:10
mean(y)
median(y)
max(y)
sd(y)
min(x) 向量x中所有数的最小值,得到一个数
mean(x) 向量x中所有数的平均值,得到一个数
sd(x) 向量x中所有数的标准差,得到一个数
var(x) 向量x中所有数的方差,得到一个数
median(x) 向量x中所有数的中位值,得到一个数
sum(x) 向量x中所有数的总和,得到一个数
round(x, n) 对x保留n位小数
round(pi, 6)
signif(pi, 6)
floor(pi)
ceiling(pi)
trunc(pi)
floor(-pi)
ceiling(-pi)
trunc(-pi)
signif(x, n) 对x保留n位有效数字
floor(x) 不大于x的最大整数
ceiling(x) 不小于x的最大整数
trunc(x) 向0的方向取最接近x的整数
cos(x)
sin(x)
tan(x)
acos(x)
asin(x)
atan(x)
三角函数,x单位为弧度数。 ? cos查看更多
sin(c(0, pi/2, pi, 10))    

未完待续

 
 
 
 
 
 

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