R数据分析_1

R数据分析_大数据
R语言是一种开源的脚本语言,在数据分析与预测,以及数据可视化等方面享有良好的声誉。
R系统是开源、免费的。
数据分析基本步骤：
数据导入：在R以及为R开发的包中,提供了很多导入不同格式数据的方法。
数据清洗：R语言及很多应用包提供了对原始数据种的干扰因素进行整理的函数。
数据探索：R提供特征筛选,特征提取,奇异值分解等数据变换的方法。
数据建模：R语言支持先进的机器学习模型和算法。
可视化：R语言丰富的画图函数。
报告发现：R中的一些可以帮助用户生成美观的报表。
管理工作空间
R提供了一些管理工作空间的函数。
利用这些函数可以方便地完成目录、对象与包的管理。
函数 | 说明
getwd() | 显示当前工作目录
setwd() | 修改当前工作目录
ls() | 显示当前工作空间中的所有对象
str() | 显示对象的结构
ls.str() | 显示对象中每一个变量的结构
exists() | 当前工作空间内是否存在某个对象
rm() | 删除一个或多个对象
q() | 退出R。在这之前会询问是否保存工作空间
install.packages() | 安装包
library() | 载入包
R的数据结构
向量
创建向量sample(),rep(),：c()
访问元素
添加元素
删除元素
获取向量长度
向量元素筛
向量运算-循环补齐

##矩阵
#创建矩阵
m<-matrix(1:8，nrow = 2)

#访问矩阵的某行
m
m[1,]

#访问矩阵的某列
m
m[,2]
m[,1<=2]

#获取矩阵的行数,列数
m
nrow(m)
ncol(m)

#矩阵删除元素
m<-matrix(1：12,nrow=4)
m
m[-1,]
m[,-1]
m[-1,-1]