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6)當R啟動后，R在內存中會自動加載若干Package|R初始狀態載入包列表
21)輸出字符串時要換行，print 中 \n 是無效的，要用 cat
23)**把數據框按照某一列的不同值切分成幾個數據框，用 split() **
Tab
rm()
rm(list = ls(all = TRUE))
# options(digits= ),digits后面的參數為1至22的數字，默認為7。
# options函數還可以改變很多全局選項，如更改提示符(prompt)，
# 是否顯示錯誤信息(show.error.messages)等。
options(digits = 5)
options(warn = 1)
# 使用getwd()命令獲得R的工作目錄(Working Directory)
getwd()
# 使用setwd()設置工作目錄位置
setwd()
# 可視化設置目錄
choose.dir()
# 獲取當前執行R文件所在目錄
dirname(file.path("","p1","p2","p3","filename"))
# 刪除所有的路徑，包括最后一個路徑分隔符
basename(file.path("","p1","p2","p3", c("file1", "file2")))
6)當R啟動后，R在內存中會自動加載若干Package|R初始狀態載入包列表
stats | 常用統計函數
graphics | 基礎繪圖函數
grDevices | 基礎或grid圖形設備
utils | R工具函數
datasets | 基礎數據集
methods | 用於R對象和編程工具的方法和類的定義
base | 基礎函數
# 它將在R的起始目錄保存記憶區（working space）至.RData文件
save.image()
# 保存需要保存的R對象
save(…,file = )
# 如何得到函數的代碼，通常情況你只需要在R平台下寫出你需要查看的函數名，回車即可
輸入（函數名），查看（該函數）代碼，如：輸入dist，查看dist函數代碼
# 如果函數式類函數(Generic Function),先使用methods()函數查看類函數列表，找到具體需要的函數，然后按照單個函數的情況處理
methods(summary)
# 查看一個矩陣|向量|數據框|表格|函數的前（后）幾行
# 隨機看看對象中的一些內容，還可以使用car包中的some函數
head()
tail()
head(CO2,8)
tail(CO2,8)
inverses <- vector(mode = "list", 100)
inverses <- vector(mode = "integer", 100)
# 生成4組完整的數據庫並賦給imp
imp=mice(nhanes2,m=4)
# 生成線性回歸模型
fit=with(imp,lm(chl~age+hyp+bmi))
# 對建立的4個模型進行匯總
pooled=pool(fit)
# 展示pooled的內容
summary(pooled)
# 有時可能希望刪除向量內重復的元素，這時可以使用unique<向量對象>來實現。例如：
a <- c(1,2,1,4,2,5,1,1)
unique(a)
[1] 1 2 4 5
# 在本例中，對包含重復元素的向量a進行了去重操作。此功能同樣也可以使用table函數來實現，不過比較麻煩。例如：
as.numeric(names(table(a)))
# R提供了一個edit函數，讓使用者可在一個特定的窗口中更改自設函數，使用者便不用在每次更改函數時重打一次。fix函數會使用窗口中的預設編輯器(記事本)。
> fix(stdev)
# 輸入上述指令后，便會出現一個記事本的窗口，讓使用者更改stdev的定義。當更改完畢后關閉窗口，新的定義便會自動儲存。R還有內置函數edit ,可以用來編輯R原始碼的檔案:
> edit(file="myfile.r")
# 忠告:在編寫函數及R原始碼檔案時，讀者應盡量使用批注及縮排(indent)。這樣可使函數及原始碼更容易閱讀及修改。絕大部分的程序編寫員都會遵從這些習慣。
cat("the total number is:",3+5,"\n")
print(x, ...)
cat，print：顯示對象
sink：輸出轉向到指定文件
dump，save，dput，write：輸出對象
scan，read.table，load，dget：讀入
browseURL：瀏覽某個指定的網頁
download.file：下載網絡文件到本地
# 例如存放學生信息的數據框 rt(name,sex,age,score)，按照分數 score 遞減排序：
> rt[order(rt[,4],decreasing=T),] ## 特別注意后面的逗號別忘了！
> x <- 3.555555
> ceiling(x)
> 4
> floor(x)
> 3
> trunc(x)
> 3
> round(x, digits = 0)
> 4
> signif(x, digits = 6)
> 3.55556
> 34 %in% c(1,2,3,4,34,44)
[1] TRUE
> as.Date("2015-07-27") - 1
[1] "2015-07-26"
21)輸出字符串時要換行，print 中 \n 是無效的，要用 cat
> print("ABC\nDEF")
> "ABC\nDEF"
> cat("ABC\nDEF")
ABC
DEF
求數據框的行數：nrow(dt)
求數據框的列數：ncol(dt)
求數據框的行標簽：rownames(dt)
求數據框的列標簽：colnames(dt)
23)把數據框按照某一列的不同值切分成幾個數據框，用 split()
> dt <- data.frame(AA=c(1,2,3), BB=c('a','b','a'))
> dt
AA BB
1 1 a
2 2 b
3 3 a
> group = split(dt, dt$B)
> group
$a
AA BB
1 1 a
3 3 a
$b
AA BB
2 2 b
> ptm <- proc.time()
> a = 1 + 1 ## 此處放你的程序
> print(proc.time() - ptm)
用戶 系統 流逝
0.00 0.00 1.47
exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98, 65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
#切分成3組
exam1 <- cut(exam, breaks = 3)
#切分成自己設置的組
exam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100))
attr(exam1, 'levels'); attr(exam2, 'levels'); attr(exam2, 'class')
#一個有序因子
ordered(exam2, labels = c('bad', 'ok', 'average', 'good', 'excellent'))
# 如果表達式（expression）或者函數（function）的值沒有定義，那么將返回NULL。在R中，NULL與很多對象合並在一起時，都被忽略掉。比如以下例子：
# NULL is neglected in vector
> c(1, NA, NULL, FALSE)
[1] 1 NA 0
# also in matrix
> matrix(c(1, NA, NULL, 2), c(2, 2))
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] NA 1
# 警告信息：
In matrix(c(1, NA, NULL, 2), c(2, 2)) : 數據長度[3]不是矩陣行數[2]的整倍
# also in list
> tmp <- list(1, 2)
> tmp[1] <- NULL
> tmp
[[1]]
[1] 2
> tmp[[1]] <- NULL
> tmp
list()
# 如果一定要將列表中的某個個元素賦值為NULL，可以使用list(NULL)，比如：
> tmp <- list()
> tmp[1] <- list(NULL)
> tmp
[[1]]
NULL
> is.null(tmp[[1]])
[1] TRUE
列表（list）在R中是個全能選手、無所不“包”；list還是金箍棒，別看它丫的開始長度（length()）短，之后想變長就變長，多長都行。
這暗示list可以這樣用：在循環開始時，我們不知道會產生多少個元素，可以事先規定輸出結果為a <- list()，之后賦值；甚至可以按照名字賦值，比如a$add <- exprs。
創建
如果要創建一個長度為n的、每個元素都為NULL的list，可以使用vector("list", n)。
插入
如果要在list中插入元素，可以使用append(x, values, after = length(x))函數。append()函數原本是對vector設計的，但是list也能使用。
如果要創建一個空的對象（對象的長度是0）很容易，比如：
創建一個長度為0的數值向量
numeric()或者numeric(0)
character()或者character(0)
integer()或者integer(0)可以起到同樣的效果
factor()創建一個長度為0的因子
注意：factor(0)的長度是1
創建一個長度為0的矩陣
matrix(0, 0, 0)
注意：array()創建的對象長度為1。
創建一個長度為0的列表
list()
創建一個長度為0的data.frame
data.frame()
R中一些對象轉換要格外小心，特別是牽扯到data.frame類型。以下是幾個常見的陷阱：
5.1 “字符型因子”轉換為“數值型向量”
# 需要先轉成字符串向量過渡一下：
as.numeric(as.character(MyFactor))
5.2 字符和數值因子混搭data.frame
# 每一列是按照字符型因子保存。留意表面上是數值的一列，它非常危險，特別是排序。一個例子：
> a1 <- as.factor(as.character(a1))
> a1
[1] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Levels: 10 11 12 13 14 15 5 6 7 8 9
> sort(a1)
[1] 10 11 12 13 14 15 5 6 7 8 9
Levels: 10 11 12 13 14 15 5 6 7 8 9
如果需要在不同情況下，對變量進行不同的處理，自然會聯想到使用多個多個else/if。如果else/if是用來處理的簡單的賦值，可以使用switch(EXPR, ...)函數。其中，EXPR是一個表達式，生成一個數字或者字符串；接下來，使用生成的數字和字符串匹配...中的內容。
所以，我們很容易想到，如果EXPR生成的數字，則對應匹配...的第幾個元素，此時...中的變量可以沒有名字；如果是字符串，就會嚴格地匹配...中相同名字的變量；如果EXPR生成是字符串，...中沒有相匹配的變量名，則返回NULL；如果...中有一個“無名”變量（即沒有對變量賦值），上一種情況下返回該無名變量，相當於最后一個else。比如：
> switch(1, a = 3, b = 2)
[1] 3
> switch(2, aa = 'red', bb = 'blue', cc = 'yellow', 'No value')
[1] "blue"
> switch('aa', aa = 'red', bb = 'blue', cc = 'yellow', 'No value')
[1] "red"
> switch('dd', aa = 'red', bb = 'blue', cc = 'yellow', 'No value')
[1] "No value"
> switch('bb', aa = 'red', bb = , cc = 'yellow')
[1] "yellow"
> switch(2, aa = 'red', bb = , cc = 'yellow')
Error: empty alternative in numeric switch
> switch('dd', aa = 'red', bb = , cc = 'yellow', 'no', 'value')
Error: duplicate switch defaults: '"no"' and '"value"'
注意：
-
如果EXPR是數字，范圍不能超過...的長度。同時，雖然此時...變量可以名字，但是有名字的變量必須有數值，不能學習以上例子中倒數第二種情況，否則會報錯。
-
如果EXPR是字符串，那么會進行自動繼承，即前者繼承后者。
-
雖然EXPR是字符串情況可以自動繼承，甚至繼承一個無名變量，但是無名變量只能有一個。
-
最后將EXPR明確寫出，為了R的版本兼容。
總結： swich()函數是一個好玩卻又危險的函數，一個沒有歧義的使用方法是：EXPR明確寫出，且返回字符串，...中每一個變量都有確切的值，無名變量只有一個，比如：switch(EXPR='dd', aa = 'red', bb = 'blue', cc = 'yellow', 'no value')。