R语言学习笔记——入门篇：第一章-R语言介绍_win和mac版本r语言代码一样吗

R语言

R语言学习笔记——入门篇：第一章-R语言介绍

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一、R语言简介

1.1、R语言的应用方向

R语言的主要应用方向：统计分析（如统计检验）和数学建模、数据可视化以及其他（如数据收集与清洗、网页等交互式应用开发等）。

其中数据分析是对数据的整理归纳，操作之前你知道最终指向同一种结果；

数据挖掘则是对大数据挖掘有用的信息，操作之前你不知道最终可以得到什么信息，最后根据自己对数据的理解，给出合理的解释，所以同一批数据不同的人来做，可能会得到不同的结果；
数据可视化则是将整理出来的数据，以一定的图表形式展现给他人，以清晰明了的看到你想表达的结果。

1.2、R语言的特点

• 1、有效的数据处理和保存机制。
• 2、拥有一整套数组和矩阵的操作运算符。
• 3、一系列连贯而又完整的数据分析中间工具。
• 4、图形统计可以对数据直接进行分析和显示，可用于多种图形设备。
• 5、一种相当完善、简洁和高效的程序设计语言。
• 6、R语言是彻底面向对象的统计编程语言。
• 7、R语言和其它编程语言、数据库之间有很好的接口。
• 8、R语言是自由软件，可以放心大胆地使用，但其功能却不比任何其它同类软件差。
• 9、R语言具有丰富的网上资源。

二、R软件的安装

2.1、Windows/Mac

1、登录 官网。

2、根据自己的电脑选择不同的版本号（这里以Windows为例）。

3、左键单击base。

4、左键单击Download，就会自动下载好安装包，之后根据安装包的提示一直点击“下一步”即可。

5、这里就是R语言的工作页面了。

2.2、Linux/Unix

相较于Windows（/Mac）版本来说，Linux版本的安装会显得有些复杂，上面的Download里面是不同系统的操作说明文档，下面的tar.gz后缀文件才是安装文件。
由于操作有些麻烦，这边就不做过多赘述，直接在Linux中运行下面这个R安装脚本就可以直接安装成功了。
R安装脚本

安装完成后直接在命令行输入R就可以开启R软件了。

2.3、RStudio的安装

原生的R语言软件的GUI界面比较的简陋，只有一个命令行窗口，且每次创建图片都会跳出一个新的窗口，比较的繁琐，我们可以安装RStudio，来更方便的操作R（注意RStudio只是R的一个集成开发软件，只有辅助功能里面没有R的本体，所以需要先安装R本体才能使用RStudio）
这里是: 下载地址
根据不同的操作系统来选择不同的安装包。

下载完之后打开RStudio之后分为了四个页面，每个页面有不同的功能分区。

可以在”Tool“—”Global Options“调整一些基础设置，就比如说可以在Reference中调整RStudio的外观，字体格式，大小等。

三、R语言的基本操作

3.1、基础设置

• 设置语言

  • Sys.setenv(LANGUAGE=“en”)
    中文模式下容易报一些错误，所以在开始的时候将语言设置为英文，减少错误来源。

• 设置字符串格式

  • options(stringsAsFactors = FALSE)
    首先，要明确String与Factor的区别。
    String是字符串，一种读出/写入的数据类型
    Factor是因子，用于给一行记录做“分类标记”，
    比如人的性别factors可以设置为“男”、“女”，
    对于Factor类型属性，R语言可以自动统计数据的factor水平（level），比如，男/女等。
    stringsAsFactors = F意味着，“在读入数据时，遇到字符串之后，不将其转换为factors，仍然保留为字符串格式”。
    当然在读入数据框之后，仍然有机会可以对数据框的列进行factors转换的操作。

• 设置工作目录

  • setwd(dir = “”)
    这是所有输入和输出的默认位置，包括读取与写入文件，保存工作镜像等等，所以操作R的第一步需要设置工作目录。
    在R中由于所有的变量，常量，图形都可以被作为对象，对其命名后调用，为了防止与函数混淆，函数后面都需要加上括号来区分，例如退出R语言的函数：q ( )。
    在R中用 getwd( ) 来获取当前所属位置，类似于Linux中的pwd，setwd( ) 来设置工作目录。以下两种写法都是可以的。
    

3.2、基础操作

• 查看当前目录下文件
  • list.files( ) or dir( )
    由于RStudio需要占据整个页面，想查看目录下文件需要来回切换，所以可以直接借用命令来查看，类似linux中的ls
• 查看变量
  • ls( )
    R语言中也有ls的函数，只不过它的作用不是用来查看目录，而是查看变量。

ls() #展示所有变量
str(a) #展示变量a的值
ls.str() #展示所有变量和它们的值
ls(all.names=TURE) #展示隐藏变量
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• 删除变量
  • rm( ）

rm(a) #删除变量a
rm(b,c) #删除变量b，c
rm(list=ls()) #清空全局变量
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• 查看历史
  • history( )
• 清空控制台
  • 快捷键Ctrl+l
• 保存工作镜像
  • save.image( )
• 退出
  • q( )

四、R包

4.1、简介

R作为一款统计数据的工具，它具有大量的扩展包（5000+），覆盖多个学科，从金融到社科，从环境到生物，根据自己的需求来下载扩展包，丰富R的功能。
在 官网中的Task Views中有各种学科分类

4.2、R包的安装

4.2.1、在线安装

R包的安装一般分为在线安装和源码安装，推荐使用在线安装，可以连带着依赖包一起安装下来，使用下面代码就可以实现在线安装。

• install.packages( )
  • 首次在（）内加入自己需要的R包名即可。首次空运行时，会提示选择合适的镜像站点，选择完后下次空运行该函数时，就会将所有包都列出来。
  • 在函数中键入包名一定要加上引号，只要是键入字符串都要加上引号，否则就会被R认为是对象，去从全局变量中寻找。
  • 在镜像站点崩溃的时候就需要切换镜像站点。
• update.packages( )
  • 更新包
    

4.2.2、源码安装

在无法进行联网等环境，或者在服务器上为了安全等就需要用到源码安装了。
前面说过推荐在线安装的原因有一点就是可以安装依赖包，所以在线安装时需要我们手动去寻找安装好目的包的依赖包。
在R官网上下载需要的压缩包，在目录下创建一个lib文件夹来作为库存放后续添加的压缩包，利用 R CMD INSTALL --library=/home/R/lib/ 包名.tar.gz 命令安装好包，由于不是将包安装在了默认的库文件目录下，需要在环境变量中添加路径，或者修改R.profile中默认的库路径，利用export R_LIBS=/home/R。

R CMD INSTALL --library=/home/R/lib/ ABC.tar.gz 
#在/home/R路径下面创建了一个lib文件夹用来充当库，安装一个叫ABC的包
export R_LIBS=/home/R
# 写入环境变量
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4.3、R包的使用

4.3.1、基础操作

• 查看库

.libPaths() #查看库所在的位置
library() #查看当前库里面的包
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• 载入包

library(xxx) #载入xxx包，这里就不需要加“”区分对象与字符串，我的认为是library( )函数本身就是面向包而非对象的，所以这里不做区分。
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• R软件自带的包

  • base：包含了R的基础功能
  • datasets：存放R内置的数据集
  • utils：R语言的工具函数
  • grDevices：基于base和graphics的图形绘制设备包
  • graphics：基于base的图形绘制与页面交互函数包
  • stats：存放了统计相关的函数包
  • methods：R对象定义的一般方法和类，增加一些编程工具
  • splines，stats4，tcltk。

• RStudio中会自动显示函数的相关信息。
  

• 查看已经加载的包

search( )
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• 查看包内函数

ls("package:包名")
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• 查看包内的数据集

data(package="包名")
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• 移除包 ( 对应library( ) )

detach("package:包名")
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• 删除包 ( 对应install.packages( ) )

remove.packages("包名")
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4.3.2、批量处理（≠批处理）

由于R语言没有备份操作，所以当你更换设备时，之前下载的R包就都需要重新下载，这里提供一种思路，来面对这种情况。

installed.packages() #展示下载的包
Rpackages <- installed.packages()[,1] #将第一列的幸喜（包名）提取到Rpackages对象中
save(Rpackages,file = "Rpackages.Rdata") #保存为Rpackages.Rdata
for (i in Rpackages) install.packages(i) #for循环读出包名后安装
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五、获取帮助

前面提到了R语言中含有大量的包，每个包下又含有大量的函数，这使得学习使用R包比学习R还要困难，学会使用每一个函数是不现实的也没有必要性，R语言中对每个函数都有详细的帮助文档，只需要在使用函数前查询帮助文档就可以进行操作。

• 查看所有包的信息

help.start()
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• 查看特定包的信息

help(package=包名)
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• 查看包的详细信息（不是所有的包都有）

vignette("包名")
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• 本地文档查找相关包信息（支持模糊搜索）

help.search("包名/模糊信息")
??包名
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• 网络文档查找相关信息（本地搜索不到或者文档过于陈旧时使用）

RSiteSearch(“包名/模糊信息”)
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• 根据模糊信息查找所有信息

apropos("模糊信息") #查找所有信息
apropos("模糊信息"，mod="function") #只查找函数
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• 查看函数信息

help(函数名)
？函数名
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• 查看函数参数

args(函数名)
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• 查看案例

example("函数名") #就是将每个函数帮助文档中的example编译运行一下
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• 查看图例

demo()
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• 只搜索R相关的搜索引擎：Rseek

六、函数总结

6.1、帮助类函数

6.2、管理R工作空间的函数

6.3、保存图形输出的函数

结语

对于数据挖掘，希望保持初心。