R 语言基本介绍

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本文介绍如何下载 R 语言和软件 RStudio 以及 R 语言的基本语法、R 的程序包、R 的对象。具体介绍了如何下载包、管理包、加载包和删除包，以及对象的命名和删除方法，和对象的属性和类别。

1 下载安装 R

官网地址 https://cran.r-project.org/

不可含有中文路径

2 安装 RStudio

官网地址 https://posit.co/downloads/

3 基本语法

3.1 常见符号

  • > ：命令或运算提示符
  • + ：续行符
  • 多条语句之间用 ; 或者回车符分隔
  • 多个语句可以用 {} 组合
  • 以 # 开始为注释部分
  • 向上，向下键可以浏览以前输入过的命令
  • 赋值符：= <- ->

赋值符号例：下面三个等价

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c(58, 105, 88, 118, 117, 137, 157, 169, 149, 202) -> sales;
sales <- c(58, 105, 88, 118, 117, 137, 157, 169, 149, 202);
sales = c(58, 105, 88, 118, 117, 137, 157, 169, 149, 202);

3.2 帮助文档

  • 查看函数的帮助文档

help(func) 或者 ?func 从而打开帮助文档。

  • 查看运算符和关键字的帮助文档

help('') 或者 ?'' 从而打开帮助文档，但要使用引号。

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help(cor);
?cor;

help("+");
?'+';

  • Description ：函数的描述
  • Usage ：函数的具体形式/格式
  • Arguments ：函数的输入参数
  • Value ： 输出值
  • Examples ：【使用样例】

3.3 工作目录

工作目录 ：读取外部文件和保存结果到外部文件的默认目录。使用 getwd() 查看和 setwd() 设置。例如：

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> getwd();
[1] "/Users/username"

> setwd("/Users/username/Desktop/code/r/r-notes");

> getwd();
[1] "/Users/username/Desktop/code/r/r-notes"

3.4 工作空间

3.4.1 工作空间

工作空间是 R 语言中当前会话的环境，它包含了所有用户定义的变量、函数、数据框、列表等对象。

  • 查看工作空间：可以使用ls()函数查看当前工作空间中的所有对象。
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ls();
  • 删除对象：可以使用rm()函数从工作空间中删除对象。
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rm();
  • 清空工作空间：可以使用rm(list = ls())清空所有对象。
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rm(list = ls())

3.4.2 .RData 文件

.RData 文件是 R 语言中用于保存和加载工作空间的文件格式。

  • 保存工作空间：使用 save.image() 函数可以将当前工作空间保存到 .RData 文件中。
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save.image("my_workspace.RData")

默认情况下，R 会将工作空间保存到名为 .RData 的文件中。

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save.image()  # 保存到默认的 .RData 文件
  • 加载工作空间：使用 load() 函数可以从 .RData 文件中加载保存的工作空间。
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load("my_workspace.RData")

加载后，工作空间中的所有对象会恢复到当前会话中。

  • 选择性保存：可以使用 save() 函数选择性地保存特定对象到 .RData 文件中。
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save(object1, object2, file = "my_data.RData")

3.4.3 示例

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# 创建一些对象
x <- c(1, 2, 3)
y <- rnorm(10)

# 查看工作空间
ls()

# 保存工作空间到文件
save.image("my_workspace.RData")

# 删除工作空间中的对象
rm(x, y, df)

# 加载工作空间
load("my_workspace.RData")

# 再次查看工作空间
ls()

4 R 的程序包 Packages

R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。每个程序包包括R函数，数据，帮助文件，描述文件等。

4.1 R 程序包分类

R 包可以分为以下几类：

  • 基础包：随R安装自带的包
  • 推荐包：通常随R一起安装，但不是核心包
  • 第三方包：由社区或开发者贡献的包，需要通过CRAN、GitHub等平台安装

4.2 安装 R 包

4.2.1 从 CRAN 安装

CRAN 是 R 包的官方仓库。使用 install.packages() 函数安装

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install.packages("dplyr")  # 安装dplyr包

4.2.2 从 GitHub 安装

一些开发者会将包发布在 GitHub 上，可以使用 devtools 包安装：

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install.packages("devtools")  # 安装 devtools 包

devtools::install_github("tidyverse/dplyr")  # 从 GitHub 安装 dplyr

4.2.3 本地安装

从 CRAN 上下载 .zip 文件，然后在 RStudio 中选择：【Tools】->【Install Packages …】->【Install from】后选择下载的 .zip 文件。

4.3 加载和使用 R 包

安装包后，需要使用 library() 或 require() 函数加载包

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library(dplyr)  # 加载dplyr包
require(ggplot2)  # 加载ggplot2包
  • library()：加载包，如果包未安装会报错。
  • require()：尝试加载包，如果包未安装会返回FALSE，但不会报错。
  • 查看所有已安装的包：
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installed.packages()
  • 查看当前加载的包：
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search()
  • 更新已安装的包：
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update.packages()

4.4 卸载 R 包

使用 remove.packages() 函数卸载包

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remove.packages("dplyr")

5 R 的对象 Objects

在 R 中，所有的数据集、函数、函数结果等，均统称为 “对象”（Object）

5.1 对象的命名

  • 区分大小写
  • 由 A-Z a-z 0-9 _ . 组成名字
  • 对象名要以字母或者 . 开始
  • 如果以 . 开头，后面不能跟数字
  • 尽量避免使用保留名

5.2 查看与移除对象

  • 使用 ls() 查看当前所有对象
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ls()  # 查看当前工作空间所有对象

ls(pat = "m")  # 名字包含 m 的所有对象
ls(pat = "^m")  # 名字以 m 开头的所有对象
ls.str()  # 展示所有对象的详细信息
  • 使用 rm() 删除对象
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rm()  # 可以填入对象名

rm(list = c("x", "y"))  # 删除对象 x 和 y
rm(list = ls())  # 删除所有对象

【推荐】在每个脚本文件 .R 都在文件开始设置工作路径和清空对象

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setwd("");  # 填入路径
rm(list = ls());

5.3 对象的属性 Attribute 与类别 Class

5.3.1 使用 mode() 判断对象的属性

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> x <- 1;
> mode(x)
[1] "numeric"

> is.integer(x)
[1] FALSE

> is.numeric(x)
[1] TRUE

> y <- is.numeric(x)
> mode(y)
[1] "logical"

或者使用 is.numeric(); is.logical(); is.character; is.complex() 进行判断。

5.3.2 使用 class() 判断对象的类别

常见的类型：

  • 向量 vector
  • 矩阵 matrix
  • 数组 array
  • 数据框 dataframe
  • 列表 list