R语言常见函数汇总及应用场景

R语言常见函数汇总及应用场景

R语言作为一款功能强大的统计分析软件，提供了丰富的函数库，涵盖数据处理、分析、可视化等各个方面。以下总结了R语言中常用的函数，并介绍了它们的应用场景，帮助您快速掌握R语言的基础知识。

1. 数据导入函数

• read.csv、read.table、read_excel、readr::read_csv、readr::read_delim、readr::read_tsv、readr::read_excel等：用于从不同格式的文件中导入数据，例如CSV、TXT、Excel等。

2. 数据清洗函数

• subset、filter、select、mutate、arrange、group_by、summarize、distinct、slice、rename等：用于对数据进行清洗和整理，包括筛选、过滤、修改、排序、分组、聚合、去重等操作。

3. 数据变换函数

• merge、cbind、rbind、transpose、pivot_longer、pivot_wider、gather、spread等：用于对数据进行变换，包括合并、添加列、添加行、转置、重塑数据等操作。

4. 数据可视化函数

• ggplot2::ggplot、plot、hist、boxplot、barplot、pie等：用于绘制不同类型的图表，例如散点图、直方图、箱线图、柱状图、饼图等。

5. 概率统计函数

• mean、median、mode、var、sd、cor、cov、quantile、t.test、chisq.test、ks.test、anova等：用于进行数据分析和统计检验，包括计算均值、中位数、方差、标准差、相关系数、协方差、分位数、t检验、卡方检验、Kolmogorov-Smirnov检验、方差分析等。

6. 机器学习函数

• caret包中的train、predict、confusionMatrix、varImp、plot、rf、svm、glm等：用于进行机器学习建模，包括模型训练、预测、性能评估、变量重要性分析等。

7. 文本处理函数

• gsub、strsplit、grep、regexpr、sub、paste、tolower、toupper等：用于对文本数据进行处理，包括替换、分割、查找、匹配、连接、大小写转换等操作。

8. 时间序列函数

• ts、window、diff、acf、pacf、arima、forecast等：用于处理时间序列数据，包括创建时间序列对象、提取数据子集、计算差分、自相关函数、偏自相关函数、ARIMA模型、预测等。

9. 矩阵与向量函数

• matrix、array、diag、solve、eigen、det、crossprod、t等：用于进行矩阵和向量操作，包括创建矩阵和数组、提取对角线元素、求解线性方程组、计算特征值和特征向量、求行列式、矩阵乘积、转置等。

10. 其他函数

• apply、lapply、sapply、tapply、mapply、do.call、replicate等：用于对数据进行循环和迭代操作，例如对矩阵或列表进行逐行或逐列操作、对函数进行重复调用等。

这些函数都具有不同的功能和用途，可根据实际需求进行选择和运用。

希望本文能够帮助您更好地理解和运用R语言的常见函数。如果您有任何问题，欢迎留言交流。