Шпаргалка по R: Руководство по глоссарию R

Оператор

Цель

<- или =

Назначение

#

Комментарий

/

Разделение

<<-

Глобальное задание

%%

Остаток

*

Скалярное умножение

%/%

Целочисленное деление

%*%

Умножение матриц

в(1)

Первый элемент вектора

Имя функции

Цель

помощь.старт()

открывает справку

класс(df_name)

Возвращает класс данного объекта

?tidyverse

Показывает документацию пакета tidyverse

стр(df_name)

Возвращает информацию и структуру указанного объекта

?имя_функции

Показывает документацию встроенных функций

??”некоторые_вводные данные”

Показывает документацию по заданному входу

Метод/Определение

Описание

резюме(df_name)

Возвращает статистику данных в описательном формате.

вид(df_name)

Открывает редактор

df_name = data.frame(studentID=1:5, year=c(“1960″,”1980″,”1990″,”1998″,”2001”),score=c(6,1,3,2,2))

Определение датафрейма

Метод

Цель

заказ(индекс)

Чтобы найти индекс для сортировки вектора

применить(данные, ось, имя_функции)

Для применения данных к функции на определенной оси

данные = чтение.csv(файл.выбрать())

Для чтения данных из файлового проводника

dim()

Чтобы найти размеры матрицы/фрейма данных/вектора

lapply(данные, имя_функции)

Чтобы применить данные к функции

получить()

Получает рабочий каталог

длина()

Чтобы найти длину вектора

install.packages(“имя_пакета”)

Устанавливает требуемый пакет R

имена()

Возвращает имена столбцов

setwd(“C:/файл/путь”)

Чтобы установить текущий рабочий каталог

rapply(данные, имя_функции, как)

В зависимости от значения того, как, данные применяются к функции

сортировать()

Чтобы отсортировать вектор

rm(имя_переменной)

Чтобы удалить переменную

отсоединить(“имя пакета”)

Отсоединяет данный пакет

лс()

Чтобы перечислить все переменные

библиотека(“имя пакета”)

Делает содержимое указанного пакета готовым к использованию.

Метод

Цель

убрать (с)

Чтобы найти диапазон вектора

число = с(3,7,2,1,8,5)

Определение числового вектора

повтор(1:8, раз=2)

Повторяет элементы вектора заданное количество раз.

сд (вещь)

Чтобы найти стандартное отклонение вектора

chr = c(“rte”,”qhz”)

Определение вектора символов

есть (век)

Чтобы найти дисперсию вектора

log = c(ЛОЖЬ, ЛОЖЬ, ИСТИНА)

Логический вектор

which.max(vec)

Чтобы найти положение максимального значения

which.min(vec)

Чтобы найти положение минимального значения

среднее(vec)

Чтобы найти среднее значение вектора

Метод

Цель

rbind(матрица1,матрица2)

Для привязки строк matrix1 и matrix2

cbind(матрица1,матрица2)

Для связывания столбцов matrix1 и matrix2

мат = матрица(1:15, nrow=3, ncol=5)

Чтобы определить матрицу

1D = массив(1:14)

Чтобы определить одномерный массив

2D = массив(1:20, размерность = c(1,3))

Чтобы определить двумерный массив

3D = массив(1:20, размерность = c(1,4,5))

Чтобы определить трехмерный массив

Метод

Цель

аов()

Чтобы найти ANOVA или дисперсионный анализ

wilcox.test(данные)

Найти тест Уилкокса по заданным данным

t.тест(данные)

Чтобы найти 1 выборочный t-тест для заданных данных

кор.тест(данные1,данные2)

Чтобы найти корреляционный тест для данных данных

t.тест(данные1,данные2)

Чтобы найти 2-выборочный t-тест для заданных данных

chisq.тест(данные)

Чтобы найти критерий хи-квадрат для заданных данных

t.test(пред, после, парный=ИСТИНА)

Чтобы найти парный выборочный t-критерий для заданных данных

shapiro.тест(данные)

Найти тест Шапиро для заданных данных

Метод

Цель

colSums(данные())

Чтобы найти сумму столбца определенного столбца заданных данных

rowSums(данные())

Чтобы найти сумму строк определенной строки заданных данных

резюме(lm(y ~ x1 + x2 + x3, данные=моиданные))

Чтобы найти множественную регрессию заданных данных

кластер = kmeans(данные)

Чтобы найти кластерный анализ kmeans для заданных данных

резюме(glm(y ~ x1 + x2 + x3, family=””, data=mydata))

Чтобы найти классификацию заданных данных

colMeans(данные())

Чтобы найти среднее значение определенного столбца заданных данных

rowMeans(данные())

Чтобы найти среднее значение определенной строки заданных данных

Метод

Цель

geom_hist()

Чтобы найти гистограмму заданных данных

coord_flip()

Чтобы поменять местами координаты x и y заданной точки

ggplot(данные = NULL, отображение = aes(), …)

Инициализация объекта ggplot заданных данных

geom_density()

Для создания графика плотности заданных данных

facet_grid()

Разместить панели в сетке заданных данных

geom_point()

Для создания диаграмм рассеяния заданных данных

qplot(данные, строка=ИСТИНА,…)

Для создания квантильного графика заданных данных

geom_bar()

Для создания столбчатой ​​диаграммы заданных данных

Метод

Цель

вставить (…, sep = ” “, collapse = NULL)

Объединить векторы после преобразования в символ

tolower()

Преобразует заданный текст в строчные символы.

toupper()

Преобразует заданный текст в символы верхнего регистра.

toString(x)

Вспомогательная функция для создания строки из одного символа

подстрока(chr, n, n)

Чтобы заменить или извлечь подстроку заданной строки

Метод

Цель

рэксп(н)

Чтобы найти экспоненциальное распределение n

runif(n, мин = 0, макс = 1)

Чтобы найти равномерное распределение n

rbinom(n, размер, вероятность)

Чтобы найти биномиальное распределение n

rnorm(n, среднее, sd)

Чтобы найти нормальное распределение n

rpois(n, размер)

Чтобы найти распределение Пуассона n

Заявление

Цель

если(условие){ блок операторов } иначе { блок операторов }

формат операторов if-else

while(условие){ блок операторов }

формат цикла while

for(переменная в последовательности){ блок операторов }

для формата цикла