基本
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:字符数 substr:取子串 format,formatC: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
一、计算

+, -, *, /, ^, %%, %/%: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,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 sweep: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  

merge函数的声明:

merge(x, y, by = intersect(names(x), names(y)),
by.x = by, by.y = by, all = FALSE, all.x = all, all.y = all,
sort = TRUE, suffixes = c(".x",".y"),
incomparables = NULL, ...)

x,y:用于合并的两个数据框

by,by.x,by.y:指定依据哪些行合并数据框,默认值为相同列名的列.

all,all.x,all.y:指定x和y的行是否应该全在输出文件.

sort:by指定的列是否要排序.

suffixes:指定除by外相同列名的后缀.

incomparables:指定by中哪些单元不进行合并.

https://my.oschina.net/u/1791586/blog/337054

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
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

七、分布函数
正态分布函数rnorm()
泊松分布函数rpois()
指数分布函数rexp()
gamma分布函数rgamma()
均分分布函数runif()
二项分布函数rbinom()
几何分布函数rgeom()

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。

apply,sapply 和 lapply 三种函数对比

1. apply

当需要将特定的函数运用于结构化的数据块时,结构化的指的是某种矩阵格式。
例如:
m <- matrix(data=cbind(rnorm(30, 0), rnorm(30, 2), rnorm(30, 5)), nrow=30, ncol=3)
apply(m, 2, mean)
#[1] -0.02664418 1.95812458 4.86857792
apply(m, 2, mean) 是将mean函数应用与矩阵 m 的列上,参数 2 指列(1 指行)。
可以自定义函数:
apply(m, 2, function(x) length(x[x<0]))
#[1] 14 1 0
其中,function(x) length(x[x<0]) 即是自定函数。

2. sapply 和 lapply

这两个函数的功能和用法比较相似,作用于如向量或列表的数据集合上。
举一个sapply的例子,sapply作用于向量或列表:
sapply(1:3, function(x) x^2)
#[1] 1 4 9

lapply 比较相似,不过lapply的输出是一个列表而不是向量
lapply(1:3, function(x) x^2)
#[[1]]
#[1] 1
#
#[[2]]
#[1] 4
#
#[[3]]
#[1] 9

sapply和lapply的区别可以通过对函数添加参数来消除:
在sapply函数的参数中添加 simplify=FALSE 即可使函数结果为list格式

sapply(1:3, function(x) x^2, simplify=F)
#[[1]]
#[1] 1
#
#[[2]]
#[1] 4
#
#[[3]]
#[1] 9

在lapply函数外围在使用unlist函数即可使lapply函数结果为向量格式

unlist(lapply(1:3, function(x) x^2))
#[1] 1 4 9

3. 两种函数功能的相互转化:

sapply(1:3, function(x) mean(m[,x]))
[1] -0.02664418 1.95812458 4.86857792
sapply(1:3, function(x, y) mean(y[,x]), y=m)
#[1] -0.02664418 1.95812458 4.86857792

这两个函数功能和 apply(m, 2, function(x) length(x[x<0])) 相同。

 
二、函数

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。 Recall: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.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。
options:系统选项 ?,help,help.start,apropos:帮助功能 data:列出数据集

统计计算

一、统计分布

每一种分布有四个函数:d――density(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。下面我们列出各分布后缀,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,nbinom: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

R 基本函数总结的更多相关文章

  1. [原]CentOS7安装Rancher2.1并部署kubernetes (二)---部署kubernetes

    ##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ ##################### ...

  2. 利用python进行数据分析2_数据采集与操作

    txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8' ...

  3. Django项目:CRM(客户关系管理系统)--81--71PerfectCRM实现CRM项目首页

    {#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.h ...

  4. R语言︱基本函数、统计量、常用操作函数

    先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当 ...

  5. R中基本函数学习[转载]

    转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 ...

  6. R中的基本函数运算

    一.均值 1.均值:mean(X)#计算所有元素的均值,包括矩阵.向量 2.行均值:apply(x,1,mean) 3.行均值:apply(x,2,mean) 注:如果x是数据框,则返回的就是向量 e ...

  7. R 常用基本函数

    R 常用的数字.矩阵和数列的处理函数 数值篇 mean() #均值 colMeans() #对列求均值 sum() #求和 max() #最大值 min() #最小值 prod() #连乘 var() ...

  8. R语言 三个函数sort();rank();order()

    R语言入门,弄懂了几个简单的函数,分享一下:R语言排序有几个基本函数: sort():rank():order()sort()是对向量进行从小到大的排序rank()返回的是对向量中每个数值对应的秩or ...

  9. Delphi的基本函数

    Delphi的基本函数 函数由一句或多句代码组成,可以实现某个特定的功能.使用函数可以使代码更加易读.易懂,加快编程速度及减少重复代码.过程与函数类似,过程与函数最重要的区别在于,过程没有返回值,而函 ...

随机推荐

  1. Hive学习笔记——Hive中的分桶

    对于每一个表(table)或者分区, Hive可以进一步组织成桶,也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分.Hive也是针对某一列进行桶的组织.Hive采用对列值哈希,然后除以桶的个数求余的方式决定该条记 ...

  2. java文件对话框操作

        完毕文件打开与保存   FileDialog : FileDialog fd = new FileDialog(this); fd.setVisible(true);//或fd.show(); ...

  3. Java与.NET机制比较分析

    一.概述 不管是什么语言开发的web应用程序,都是在解决一个问题,那就是用户输入url怎么把对应的页面响应出来,如何通过url映射到响应的类,由于自己做asp.net的时间也不短了,还算是对asp.n ...

  4. 动态添加js的方法

    var Skip={};//获取XMLHttpRequest对象(提供客户端同http服务器通讯的协议)Skip.getXmlHttpRequest=function (){ if ( window. ...

  5. 我的直播demo

    推流工具: ffmpeg 接收/转发流工具: nginx-rtmp 在线播放工具: video.js -------------------------------------- demo地址: ht ...

  6. java 教程

    1.视频教程 http://blog.csdn.net/zhangdaiscott/article/details/18220411 2.书籍教程: 3.学习课程

  7. Tensorflow之改变tensor形状

    https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/array_ops.html#reshape 例子: # tensor 't' is ...

  8. GAN网络

    http://www.sohu.com/a/130252639_473283 高分辨率图像重建 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25201511 生成式对抗网络GAN有哪些最 ...

  9. 第二百三十节,jQuery EasyUI,后台管理界面---后台管理

    jQuery EasyUI,后台管理界面---后台管理 一,admin.php,后台管理界面 <?php session_start(); if (!isset($_SESSION['admin ...

  10. 【vijos】1881 闪烁的繁星(线段树+特殊的技巧)

    https://vijos.org/p/1881 这场比赛太难了sad.所以我都没做.. 这题一开始我竟然不会sad(本来就不会),然后我继续yy..yy了好久,竟然yy了个什么可拆分的并查集?(sa ...