首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用哪个和!R中的函数

在R中,有许多函数可以用于不同的目的。以下是一些常用的函数:

  1. sum()函数用于计算向量或矩阵的总和。它可以接受一个或多个参数,并返回它们的总和。例如,sum(1, 2, 3)将返回6。
  2. mean()函数用于计算向量或矩阵的平均值。它可以接受一个或多个参数,并返回它们的平均值。例如,mean(1, 2, 3)将返回2。
  3. max()函数用于找出向量或矩阵中的最大值。它可以接受一个或多个参数,并返回它们的最大值。例如,max(1, 2, 3)将返回3。
  4. min()函数用于找出向量或矩阵中的最小值。它可以接受一个或多个参数,并返回它们的最小值。例如,min(1, 2, 3)将返回1。
  5. length()函数用于计算向量或矩阵的长度。它可以接受一个参数,并返回它的长度。例如,length(c(1, 2, 3))将返回3。
  6. sort()函数用于对向量或矩阵进行排序。它可以接受一个参数,并返回排序后的结果。例如,sort(c(3, 1, 2))将返回一个向量[1, 2, 3]。
  7. unique()函数用于去除向量或矩阵中的重复元素。它可以接受一个参数,并返回去重后的结果。例如,unique(c(1, 2, 2, 3))将返回一个向量[1, 2, 3]。
  8. paste()函数用于将多个字符串连接在一起。它可以接受一个或多个参数,并返回连接后的结果。例如,paste("Hello", "World")将返回一个字符串"Hello World"。
  9. grep()函数用于在字符串中搜索指定的模式。它可以接受一个或多个参数,并返回匹配的结果。例如,grep("apple", c("apple", "banana", "orange"))将返回一个向量[1],表示在给定的字符串中找到了"apple"。
  10. lm()函数用于拟合线性回归模型。它可以接受一个或多个参数,并返回拟合后的模型对象。例如,lm(y ~ x, data = df)将返回一个线性回归模型,其中y和x是数据框df中的列。

这些函数只是R中众多函数的一小部分,每个函数都有其特定的用途和参数。在实际应用中,根据具体的需求选择合适的函数进行使用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Rstackunstack函数

那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样功能。 这一对函数就叫做stackunstack。从字面意思上来看就是堆叠去堆叠,就像下面这张图展示这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样功能呢?下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框第二列分组信息,将第一列数据划分到各个组,是一个去堆叠过程。...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下,因为这里ctrl,trt1trt2样本刚好都是10个,所以这里结果看上去还像是一个数据框...stack函数时候,也可以对组进行操作,比如筛选过滤 stacked_df1 = stack(unstacked_df, select = -ctrl) stacked_df1 这段代码就在stack...,后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实应用案例,敬请期待。

5.3K30
  • Rgrepgrepl函数

    在日常数据分析过程,我们经常需要在一个字符串或者字符串向量查找是否包含我们要找东西,或者向量那几个元素包含我们要查找内容。...这个时候我们会用到R中最常用两个函数,grepgrepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的,在linux模式匹配也用grep这个函数,前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grepgrepl这两个函数用法。 这两个函数最大区别在于grep返回找到位置,grepl返回是否包含要查找内容。接下来我们结合具体例子来讲解。...☞讨论学习Rgrepl函数 参考资料: ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习Rgrepl函数

    2.4K10

    使用Rmerge()函数合并数据

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 使用Rmerge()函数合并数据 在R可以使用merge()函数去合并数据框,其强大之处在于在两个不同数据框中标识共同列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单形式为获取两个不同数据框交叉部分。举例,获取cold.stateslarge.states完全匹配数据。...如何理解不同类型合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框匹配数据框行,参数为:all=FALSE....Left outer join: 返回x数据框中所有行以及y数据框匹配行,参数为: all.x=TRUE....总结 本文详细介绍Rmerge()函数参数及合并数据类型。利用sql表连接概念进行类比,简单易懂。

    5K10

    Rsweep函数

    函数用途 base包sweep函数是处理统计量工具,一般可以结合apply()函数使用。...函数参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体例子来看 #创建一个4行3列矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一行均值,MARGIN=1,对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列均值...#方法一,通过colMeans函数来计算每一列均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一列均值,MARGIN=2,对列做操作 sweep(M,2,

    2.7K20

    R」tidyverse 公式函数

    img 公式保存了创建它环境 使用R 朋友几乎都用过公式,它在统计建模方面给了我们极大方便。不过,公式相比于数值、逻辑值这些数据类型,有什么特点吗?...公式函数用法 核心是什么 公式函数优点在于提供了一种构造匿名函数简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...基本用法 假设我们要对 df x y 列进行归一化处理,在不使用 scale() 函数情况下,我们可能会手写一个函数: scale2 <- function(x) { (x - mean...$x df$y,这里使用了 dplyr 包 mutate() 语境,所以可以直接写列名。...在公式,我们可以直接使用前面已经定义变量,这里是 cfs。

    4K20

    R替换函数gsub

    Rgsub替换函数参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他一些例子来灵活使用这个函数,结合正则表达式。...,我们知道组织病理分期分成stage I,stage II,stage IIIstage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组,并转换成因子 我们使用gsub函数...,并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾A,B或者C等字母,例如Stage IIIA,Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage...) #将Stage IIIStage IV替换成stage III/IV,剩下stageIII保持不变 stage=gsub("Stage IV.

    3.2K20

    Learn R 函数R

    col = iris[,5]) > plot(iris[,3],col = iris[,5]) > plot(iris[,4],col = iris[,5]) #当一个代码需要复制粘贴三次,就应该写成函数使用循环...> jimmy(3) > jimmy(4) 练习4-1 # 写一个函数,参数是一个数值型向量,输出结果是该向量平均值加2倍标准差,并写出用户使用函数代码 。...") #ls是展示出该包函数 R语言中函数 ()前函数 [] 是取子集,一定是个数据 【】里有“,”->向量或矩阵 [[]] 前通常是个列表 列表取子集 $ 数据框取子集 <-...#在当前文件夹(data自己建立文件夹)下用“/”打开 >read.csv("data/ex1.txt") #同样把文件保存到当前目录文件夹(Rdata 自己建立文件夹) >...“ ”,因为矩阵只允许一种数据类型 要把整个都改为数字型 "40" "20" "51" "46" "38" "49" R语言可以读取文件格式 ###通用格式 csv. xls. txt. tsv.

    1.4K00

    R语言】rep函数使用

    我们在做数据分析时候,经常需要产生一些重复序列。例如,做差异表达分析时需要用到分组变量,绘制ceRNA网络节点文件RNA type列等等。...今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词缩写,就很容记住了。...函数形式:rep(x, time = , length = , each = ,) 参数说明: x:代表是你要进行复制对象,可以是一个数字,一个字符,或者是一个向量。...times:代表是复制次数,只能为正数。 负数以及NA值都会为错误值。复制是指的是对整个向量进行复制。 each:代表是对向量每个元素进行复制次数。...rep(1:4, times=c(2,1,2,1)) [1] 1 1 2 3 3 4 我们还可以eachtimes两个参数同时使用 rep(1:4, each = 2, times = 3) [

    1.8K10

    RR 函数

    函数,其实就是一个黑箱子,一个封闭计算结构体,对于用户来说,只需要关注输入输出。函数在所有的编程语言中都有实现,主要目的是方便进行模块化编程,代码维护等。 ?...这有点类似于shell通过$引用相应参数。看来很多编程语言都存有相同参数传递机制。 函数属性 R包含了一系列函数用于提取函数类型对象信息。...NULL 如果我们想要在R代码函数参数列表进行操作,formals函数是一个很好工具,它会返回一个配对列表对象(对应参数名设定默认参数值)。...改变其他环境 这里介绍<<-操作符使用:比如var <<- value,它会使解释器首先在当前环境检索寻找符号var。如果解释器无法在当前环境中找到符号var,那么接下来会在父环境中继续寻找。...解释器将这样递归地在各个环境寻找直到找到该符号或到达全局环境。加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var,那么R会在全局环境中指定var值为value。

    1.3K20

    R语言-04函数R

    1.函数与参数 (1)形式参数与实际参数 (2)写函数函数 2.R包(R package)介绍 R包可以理解为是多个函数打包存放,包含函数、数据、帮助文件、描述文件等。...6.R包安装使用逻辑 安装包——加载包——使用包里函数 ## library()没有error 是检查是否安装成功标准 (2)已经安装 R包,可以用::快速调用里面的函数 7.常见疑问 (1)...懒惰策略,能不更新就不更新,除非一直报错 (4)加载A包,报错B包不存在 哪个包报错,就先安装哪一个包 (5)关键词 网络问题(没联网,校园网限制) (6)not writable/permission...denied 权限问题:管理员方式重新打开Rstudio,重新运行代码 8.R包如何使用-获取帮助 (1)快速查看函数帮助文档 ?...+函数名称 (2)找R包介绍界面(直接搜) (3)Vignettes ls("package:lima") #列出一个包里都有哪些函数数据 R语言中符号 解决问题思维(报错时)

    10610

    累积分布函数直方图哪个更好?

    然后将每个 bin 内数字绝对或相对计数绘制为相应间隔条形图。上一个示例结果可能如下图所示: 另一方面,在累积分布函数 (CDF) ,已排序数字百分比或相对计数绘制在数字本身上。...基本关键值直接定量读取 CDF 相对于直方图主要优势之一是可以直接从图表读取主要和重要关键值特征,如最小值、最大值、中值、分位数、百分位数等。...可以在 CDF 开始并碰到 x 轴点处看到最小值。在 CDF 到达线y=1并结束地方可以看到最大值。百分位数分位数也可以直接从x轴读取。 给定数字集中每个值都是 CDF 某个点。...在我们一些 CDF 评估,我们实现了在 CDF 单击该点时直接命名该点或其值。在直方图中,无法单独处理数字样本。 异常值检测 在某些情况下,使用直方图检测异常值可能会出现问题。...有时我们用圆圈标记这些值,以突出容易识别这些值。 分配类型识别 我们同意使用直方图可以更简单地识别分布类型。在直方图中,人们可以轻松识别数据是正态分布还是遵循任何不同分布类型。

    16010

    构造函数使用一个个 setter 效率哪个好??

    1,能使用构造函数一步到位,就尽量使用构造函数,而不是使用一个个 setter 函数 2,能使用数组,就使用数组。替代 list,数组是真的快。...3,for 循环时候,使用 for i 循环针对lsit接口集合,不使用 for each 循环。for i 循环时候,把 length 值提到 for 循环之外。...4,有些变量能提出来,取一次,多次使用。不要频繁 get 。即使是一个简单 int 值。 5,要是能使用内部类的话,可以使用内部类,这样可以省去 getter,setter 方法使用。...6,json 序列化反序列化,不要说理论上是 fastjson 快,就使用 fastjson ,因为针对数据结构简单复杂程度,来选择使用什么去序列化反序列化,要实际测试之后,再说话。...下面对这个构造set效率对比 ?

    1K20

    R使用modules包来组织R函数集合

    安装使用 直接从CRAN下载即可: 1install.packages("modules") 使用了解2个函数使用就可以了。 一是import(),用于替换library()加载包。...., environment = parent.frame()) 10NULL 这样我们可以直接使用这个函数,也可以通过gp这个对象去访问可用函数。...接下来介绍第二个函数。 use()将代码文件加载为模块 最近使用GitHub page时候发现它访问速度相当可观,哪怕GitHub主站点本身网络我们国内访问时好时坏。...这里一个对绝大部分读者有用函数是install(),它之前被放在R包wfun。我前几天把它重新进行了迁移修改。...代码核心其实 就是各种情况检查,优先使用适合函数进行下载、安装。它存在就是方便国内使用者,特别是 初学者简便地下载、安装包。

    1.1K20

    R Python用于统计学分析,哪个更好?

    知乎有人提问,R Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析,哪个更好? 从专业角度来看,「R在统计分析领域肯定是强于Python。」...Numpy-数值计算库,提供了强大数组计算功能,可用来存储处理大型矩阵,比Python自身嵌套列表结构要高效多,支持大量维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量数学函数库。...StatsModels-统计建模库,提供了包含统计模型、统计测试统计数据挖掘各种函数模块。 Pandas-数据分析库,基于NumPy一种工具,为解决数据分析任务而生。...纳入大量库一些标准数据模型,提供高效地操作大型数据集所需工具及大量能快速便捷处理数据函数方法。...如果你工作只是偶尔会用到统计分析,还会兼顾其他数据场景,那么建议你用Python,可以囊括你所有的需求。 如果你工作场景会涉及到大数据,那么可以考虑Scala作为补充。

    88130

    函数R包 20230203

    一、函数(1)形式函数实际函数图片(2)自定义函数>自定义函数名称 hpf hpf(2,3...)[1] 25a) 自定义函数名称是任意,但最好不与已存在函数重名b) x、y都是形式函数,数值可以更改c) z有默认赋值,使用者如果如果没有重新定义会一直使用默认值‼️当一个代码需要复制黏贴三次就应该写成循环或者定义函数...,使用者不能改变默认值,但是可以使用自定义值help()或者 ??...") ‼️要首先下载devtools包,install.packages("devtools")2)R使用每次使用前必须library() 相应包不然会报错。...of R图片可能原因1:包名写错可能原因2:安装命令写错,install.packagesBioManager::install()都试一下可能原因3:本机R语言版本与R包不符可能原因4:包过时了3

    44911
    领券