R语言入门基础

包括：R包的下载、R的数据文件的导入导出

 前言：R语言的数据对象类型简介

 

一、R初识

在R中，对象(object)是指可以赋给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数、甚至图形

R语言的特点：

1、变量不需要申明即可引用，R变量赋值：<-  。

2、R 语言的核心是：向量。

3、R 语言是一个函数语言。

4、向量中的元素下标是从1开始的。

5、R 是脚本语言、面像对象；

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#R与Rstudio的关系####
#电脑上先装R再装RStudio
# --R是运行环境。某些包只能在特定的R版本上安装，所以有时要安装以前版本的R进行切换。
# --RStudio是开发环境，推荐下载最新版本并及时更新。R版本切换：tools-global options-R version-choose
hist(rnorm(10000),col='red')

#R原生界面安装程序包
#--选择较近的国内镜像后-安装程序包（这种方法用的很少），更多的是install+'包名’

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# 1. R语言的注释####

# R语言严格区分大小写
# "#"后面的内容表示注释；
# 如果有多行注释则在每一行注释前加上'#'
# 在注释行结尾加上4个'#'，则这一行会被当做一个节标题
# 解决出现乱码

#2. R赋值####

#变量赋值:<-
#函数中的参数赋值：=

# 3. 函数调用####
#查看某一函数的前几行：
head(iris) # R语言语法
iris.head() # python写法

二、R包的下载

# 1.通过菜单点击安装R包####

# 1.1在R原生界面中安装
# 1.2在Rstudio中安装
#R包下载来源：R官网：https://www.r-project.org/（还可下载不同版本的R，全国各地镜像地址列表）
#RStudio:https://www.rstudio.com/
#大神网站：http://hadley.nz/
Rstudio包默认下载到的位置：C:\Users\18308\AppData\Local\Temp

 

# 2.通过命令安装R包####

install.packages("package_name","dir") # 默认情况下安装在..\library 文件夹中

install.packages('ggplot2') # 一次一个
install.packages(c('reshape2','ggthemes','plyr')) # 一次多个

# 3.切换R包镜像，以便更快下载R包####

# 3.1 通过菜单操作
# 3.2 通过程序命令设定

# R包下载镜像列表 https://cran.r-project.org/mirrors.html

# 全局生效
options(repos = 'https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/')
# 只在下载此R包时生效
install.packages('ggplot2',repos ='https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/')

# 4、载入包

library(“package_name”)

三、R的数据文件的导入导出

#导入数据说明####
#读取数据时，默认情况下，得到的数据框中的字符串(string)会被视为因子(factor)处理
#若读取时不想被转换成因子，可在函数中设置stringsAsFactors = F，之后有需要再逐个转换
data<-read.csv('files',stringsAsFactors = F)
#转换成因子
data$sex<-factor(data$sex)
#显示对象的内部结构
str(data)

# 1.导入csv文件####
#1.1 R自带read函数：
bankloan<-read.csv('e:/松鼠学堂/03-R/01-R语言数据科学入门/data/bankloan.csv',header = TRUE)

#我的电脑上： bankloan<-read.csv('D:/个人文件夹/r/01-R语言数据科学入门/data/bankloan.csv',header=TRUE)
#绝对路径提示：输入到 bankloan<-read.csv('D:/ 时使用Tab键，就可以逐步提示’）

#1.2 外部安装readr包，建议读取数据尽量使用readr包
#下载readr包后载入，执行：
bankloan<-read_csv('D:/personal_file/R/R_class/data/bankloan.csv')
read_csv('D:/personal_file/R/R_class/data/bankloan.csv') 区别是什么

#表格形式查看数据集：
View(bankloan) 也可以在environment点击data查看数据集

# 2.导入UTF-8编码的csv文件####
#若csv文件编码不是UTF-8,用记事本打开将文件另存为UTF-8格式，再进行以下步骤

# 可能会出现问题-不推荐用
bankloan<-read.csv('e:/松鼠学堂/03-R/01-R语言数据科学入门/data/bankloan_UTF-8.csv',
                                 header = T, #默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名
                                 encoding = 'UTF-8')

#实在要用，使用fileEncoding来指定编码格式
setwd('d:/personal_file/') #提前设置工作空间
read.csv('t_online_sales.csv',fileEncoding = 'UTF-8',header = F)
View(t_online_sales)

#推荐使用这种方式(提前设置工作空间)
#R工作空间是指R当前的工作环境，它用来存储用户可以使用的所有对象(向量、矩阵、数据框和列表等)
setwd('d:/personal_file/')
bankloan_utf_8<-readr::read_csv('d:/personal_file/R/R_class/data/bankloan_UTF-8.csv')
View(bankloan_utf_8)

# 3.导入Excel格式的数据文件####
#read_excel函数同时支持老版本的.xls格式和新版本的.xlsx格式
#帮助help(read_excel)

library(readxl)
bankloan_excel<-read_excel('d:/personal_file/R/R_class/data/bankloan.xlsx',
sheet = 'bankloan' #指定sheet名字或者第几个sheet,如sheet = 2)
View(bankloan_excel)
#此外还可以将excel文件存为.csv格式打开

#4.导入带分隔符的文本文件
#4.1文本文件编码为utf-8格式
a<-read.csv('d:/工作文件/项目/统一用户平台/查询数据/t_singal_cons_amount_2019-04-16.txt',
                   header = T,
                  sep = '\t', #设置分隔符号
                  fileEncoding = 'utf-8')
View(a)

#4.2文本文件编码为ANSI码（普通）
a<-read.csv('d:/工作文件/项目/统一用户平台/查询数据/t_singal_cons_amount_2019-04-16.txt',
                    header = F,

                    sep = '\t')
names(a)<-c('a','b','c','d') #如果数据集首行没有列名，可进行列命名
View(a)

# 5. 导入其它统计软件的数据
library(haven)
bankloan_spss <- read_spss('./bankloan.sav')
head(bankloan_spss)

 

# 6. 将R内置数据集存储为spss软件数据格式
require(ggplot2)
haven::write_sav(diamonds,path = './diamonds.sav')

# 7.将数据集存储到本地,格式为csv，编码为GBK ####
library(ggplot2)
head(diamonds)
write.csv(diamonds,
file = 'd:/personal_file/R/R_class/data/diamonds.csv',fileEncoding = 'GBK',row.names = FALSE) 表示要不要加第一行的索引，false为否
执行完后查看data文件夹下多了一个csv文件

# 8.使用相对路径####
setwd('d:/personal_file/R/R_class/data/') 设置工作目录(使用相对路径前设置)
bankloan_relative<-read_csv('./bankloan.csv')
head(bankloan_relative)