r语⾔lm函数_R语⾔常见函数知识点梳理与解析精选分析⽬ 录
1、str() 显⽰数据集和变量类型，并简要展⽰数据集情况
2、subset()  取⼦集
3、which.min(), which.max()和which()
4、pmin( )/ pmax( )
5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全
6、grep()出所数据框中元素所在的列值(仅数据框中)
7、assign()通过变量名的字符串来赋值
8、 split()根据因⼦变量拆分数据框/向量
9、unique()返回 x 但是省去重复的数值
10、round()，floor()和ceiling()
11、sign() 符号函数
12、%in% 检验x是否为集合y中的元素(x%in%y )
13、ls( )⽤来列出现存的所有对象
常见函数列表
14、数据管理相关
15、字符串处理函数
16、因⼦
17、数学计算
frequency函数计算频数18、数组相关
19、逻辑运算
20、控制结构相关
21、⾃定义函数相关
22、输⼊输出
23、⼯作环境
24、简单统计量
25、时间序列
【往期回顾】
数据预处理
第⼀部分：数据预处理
R语⾔ | 第⼀部分：
⽣成数据
R语⾔|第2讲：
讲：⽣成数据
R语⾔常⽤的数据输⼊与输出⽅法 | 第三讲
R语⾔数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲
R语⾔ 控制流：for、while、ifelse和⾃定义函数function|第5讲
正 ⽂
1、str() 显⽰数据集和变量类型，并简要展⽰数据集情况
> data(mtcars)> str(mtcars)'data.frame':  32 obs. of  11 variables: $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ... $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8
2、subset()  取⼦集
条件筛选后，mtcars_df数据集为20 obs.
> data(mtcars)> str(mtcars)'data.frame':  32 obs. of  11 variables: #……省略部分内容 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ... #……省略部分内容> mtcars_df  3)> 3、which.min(), which.max()和which()
which(), which.max(), which.min()返回的是位置(索引)
which(x, arr.ind = FALSE, useNames = TRUE)
x是⼀个向量或者数组；arr.ind = FALSE 默认返回数组索引
> set.seed(1)> x > x [1] -0.6264538  0.1836433 -0.8356286  1.5952808  0.3295078 -0.8204684  0.4874291 [8]  0.7383247  0.5757814 -0.3053884> which
> y > which(y > 5) #显⽰x>5的所有数值[1]  6  7  8  9 10 > which(y > 5,arr.ind = TRUE) #显⽰x>5的所有数值的位置    row col[1,]  1  2[2,]  2  2[3,]  3  2[4,]  4  2 4、pmin( )/ pmax( )
把多个等长度的向量按元素逐个对⽐，返回所有向量的第K个元素中最⼩(最⼤)值
> x > y > > pmin(x,y)[1] 1 2 1 3 4> pmax(x,y)[1] 2 5 3 4 5
5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全
complete.case()可以判断对象中是否数据完全，然后返回TRUE, FALSE。这⼀函数在去除数据框中缺失值时很有⽤。
> x 1,> x    [,1][1,]    1[2,]    2[3,]  NA[4,]    4> complete.cases(x)[1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE> x[complete.cases(x),][1] 1 2 4
6、grep()出所数据框中元素所在的列值(仅数据框中)
> x > x  X1 X21  1 NA2  2  4> grep(1,x)[1] 1> grep(2,x)[1] 1> grep(4,x)[1] 2
7、assign()通过变量名的字符串来赋值
> assign("x",c(1:10))> x [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
8、 split()根据因⼦变量拆分数据框/向量
split(x，f)；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因⼦，函数以列表的形式返回
> x = data.frame(matrix(1:10,nrow = 5))> MorFM = c("Female","Male","Female","Female","Female")> split(x,MorFM)$Female  X1 X21  1  63  3  84  4  95  9、unique()返回 x 但是省去重复的数值
> x <- c(1:5,2:10,3,5)> x [1]  1  2  3  4  5  2  3  4  5  6  7  8  9 10  3  5> unique(x) [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
10、round()，floor()和ceiling()
round()四舍五⼊取整；floor()向下取整；ceiling()向上取整
> round(3.5)[1] 4> floor(3.5)[1] 3> ceiling(3.5)[1] 4
11、sign() 符号函数
sign()根据其参数向量中的数值是正值、零、负值将其分别转化为1，0，-1
> set.seed(1)> x <- rnorm(20)> x [1] -0.62645381  0.18364332 -0.83562861  1.59528080  0.32950777 -0.82046838 [7]  0.48742905  0.73832471  0.5757
12、%in% 检验x是否为集合y中的元素(x%in%y )
> y > 5%in%y[1] TRUE> 4%in%y[1] FALSE
13、ls( )⽤来列出现存的所有对象
pattern是⼀个具名参数，可以列出所有名称中含有字符串“s”的对象。
> library(ggplot2)> ls("package:ggplot2", pattern="geom_.a")[1] "geom_bar"    "geom_label"  "geom_map"    "geom_path"  "geom_raster"
其他函数列表
14、数据管理相关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：展开列表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15、字符串处理函数character：字符型向量nchar：字符数substr：取⼦串format，format C：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
16、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17、数学计算+, -, *, /, ^, %%,
%/%：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18、数组相关array：建⽴数组matrix：⽣成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵i：矩阵的下三⾓部分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19、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unique：出互不相同的元素which：到真值下标集合duplicated：到重复元素20、控制结构相关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。21、⾃定义函数相关function：函数定义source：调⽤⽂件call：函数调⽤22、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23、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24、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25、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
说明：本⽂中前半部分内容为作者⾃⾏整理，后半部分内容引⾃⽹络，稍作整理(蓝⾊标记部分是笔者认为⽐较常见和使⽤的函数)。

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