R是什么？

• R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统。

• R语言是世界上最广泛使用的统计编程语言。它是数据科学家的第一选择，并由一个充满活力和有才华的贡献者社区支持。

R需要编程吗？

不!大多数时候不需要，因为 R 有很多函数和包，而且每天都在增加，你用的一般方法和函数都可 以在 R 自带包中找到。

R 需要注册费用么?

不需要!R 是一款开源软件，只是很少一部分包不能用于商业用途。不知道为什么有些费时、费力且价格不菲的商业统计软件，居然还在生存?

安装 R 和 RStudio

1. 下载和安装 R。

2. 下载和安装 RStudio。

R的设计

• 当你安装好 R 之后，你已经安装了一系列默认的包，比如base， datasets，graphics等等。

• 当你需要高大上的操作时，就需要下载并安装其他包了 （CRAN上有10,000多个来自世界各地的学者开发的用于不同用途的包）。

  • 比如：运行 RStudio。在“工具”选项，点击“安装包”，并且安装 fpp2 包，你就安装好了本课程教材自带的 R 包。（请勾选“安装依赖包”选项）。

R 中的运算

1 + 2 + 3
1 + 2 * 3 
x <- 1
y <- 2
z <- c(x,y)
z
exp(1)
cos(3.141593)
2 < 1

向量

函数 c() 可以创建一个向量。

x <- c(0.5, 0.6)       ## numeric
x <- c(TRUE, FALSE)    ## logical
x <- c(T, F)           ## logical
x <- c("a", "b", "c")  ## character
x <- 9:29              ## integer
x <- c(1+0i, 2+4i)     ## complex

矩阵

函数 matrix()可以创建一个矩阵。

m <- matrix(c(1:6), 2, 3)
attributes(m)
dim(m)
t(m)
m[1, 2]
m[1, ]
n <- matrix(c(8:13), 2, 3)
cbind(m, n)
rbind(m, n)

列表

• 矩阵无法处理特殊的数据结构。

  • 变量长度不同。
  • 变量类型不同。

• 这时候我们需要列表。

l <- list(a = c(1, 2), b = 'apple')
attributes(l)

数据框

• 一种特殊的列表。

• 每列可以放置不同的数据类型。

• 有列名和行名。

d <- data.frame(x = 1:10, y = letters[1:10])
attributes(d)
names(d)
row.names(d)

R中的数据读入读出

• read.table(), read.csv()

• write.table(), write.csv()

寻求帮助

• R 的帮助系统非常强大，可以直接使用 ?topic 或 help(topic) 来获取 topic 的帮助信息;也可使用 help.search("topic") 来搜索帮助系统。

• 如果你只知道函数的部分名称，那么可以使用 apropos("tab") 来搜索得到载入内存所有包含 tab 字段的函数。

• 如果还没有得到需要的资料，还有 R Site Search: http://finzi.psych.upenn.edu/search.html, 等价于在 R 平台上使用 RSiteSearch() 函数。

实验 1

读入并写出 swimming_pools.csv，注意文件的第一行是列名。