R语言(计算机编程语言) V4.0.2官方版

R语言是一款由Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年开发的S编程语言的一种实现，其开发环境主要由C语言，是Fortran和R来完成！R语言属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，主要用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言功能强大，涵盖数据存储处理、数组运算、统计分析、统计制图以及可编程性等多方面。它拥有丰富的函数和工具包，能够处理复杂的数据任务，从基础的数据整理到前沿的机器学习算法实现都能胜任。

R语言功能特色

1.数据存储与解决：具备强大的数据存储预处理系统，可实现数据的初步存放、载入、清理、变换等行为，提供多种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等，便捷从各个数据源获得数据并整合解决。
2.二维数组运算：给予二维数组运算专用工具，空间向量、引流矩阵运算作用特别是在强劲，能够高效地开展计算能力，如矩阵乘法、空间向量求合、原素级运算等，为数据分析与计算机的应用提供支撑适用。
3.数据分析：拥有完整连贯的统计分析工具，可以使用绝大部分传统及其最新统计分析方法，如显著性检验、线性回归分析、逻辑回归、聚类分析法、时间序列模型等，协助学者探寻数据特点、构建模型并精准预测。
4.统计分析绘图：具备优秀的统计分析绘图作用，能形成各种类型数据图表，如趋势线、条形图、箱线图、折线统计图、饼状图等，且输出图型可以直接保存为JPG、PNG等图片格式或PDF格式，在其中PDF格式可保存为矢量图片，有利于在不同的场景下陈列展示应用。
5.机器学习算法完成：根据诸多机器学习算法有关单肩包，如caret、randomForest等，可以实现归类、重归、聚类算法、特征提取等机器学习算法，用以数据深入挖掘预测分析模型，在人工智能和数据科学技术领域发挥了重要作用。
6.数据导进与导出来：可以轻松地从多个文档格式和数据库中导进数据，如比较常见的文本文档、Excel文档、SQL数据库、NoSQL数据库等，同时也可以将处理过的数据导出来在指定格式的文件和数据库中，便捷数据的共享和后续应用。
7.文本分类：运用tm、tidytext等包，可以对文字数据予以处理与分析，包含文字清理、中文分词、词频统计、文本分析、主题模型等，协助从大量的文字信息中获取高质量的内容。
8.Web数据爬取：依靠rvest、httr等包，能从网站上爬取数据，获得网络上公开发布信息，为数据剖析提供更好的数据由来。

r语言怎么导入excel数据

使用readxl包导入Excel数据
首先，你需要安装并加载readxl包：

install.packages("readxl")
library(readxl)

导入整个Excel文件
data <- read_excel("路径/文件名.xlsx")

导入指定的工作表
Excel文件中可能包含多个工作表，read_excel()允许通过sheet参数指定需要读取的工作表，可以是工作表的名称或编号。

data <- read_excel("路径/文件名.xlsx", sheet = "工作表名")

使用xlsx包导入Excel数据
虽然xlsx包也可以用来导入Excel文件，但它依赖于Java环境，这在某些情况下可能导致安装和使用上的不便。尽管如此，xlsx包在处理具有复杂格式的Excel文件方面仍然显示出其强大的能力。

安装并加载xlsx包：

install.packages("xlsx")
library(xlsx)

导入整个Excel文件
xlsx包通过read.xlsx()函数提供了读取Excel文件的功能，使用方法与openxlsx相似，但需要注意的是，这里可能需要更多地考虑Java环境的配置。

data <- read.xlsx("路径/文件名.xlsx", sheetIndex = 1)

r语言怎么保存代码和运行结果

使用R脚本文件
我们可以使用文本编辑器（如Notepad++、Sublime Text等）创建一个新的文本文件，将R代码复制粘贴到文件中，并将文件保存为.R扩展名。例如，我们创建一个名为my_script.R的文件，里面包含以下代码：
# 创建向量
my_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 打印向量
print(my_vector)

使用R Markdown
我们可以在R Markdown文档中编写R代码块，并保存为.Rmd扩展名。以下是一个简单的示例：
---
title: "My R Markdown Document"
output: html_document
---

```{r}
# 创建向量
my_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 打印向量
print(my_vector)

我们可以使用RStudio等集成开发环境（IDE）来编辑和运行R Markdown文档，并生成漂亮的报告。

### 3. 使用R脚本工具

除了手动保存代码文件，我们还可以使用R的一些内置函数来保存和加载R代码。例如，我们可以使用`source()`函数来运行一个R脚本文件。假设我们有一个名为`my_script.R`的文件，我们可以使用以下代码运行该文件：

```r
source("my_script.R")

R语言功能特色

1.管道操作符（%>%）：magrittr包提供的管道操作符“%>%”，可以将前一个函数的输出作为下一个函数的输入，使代码更加简洁易读，避免了多层嵌套函数调用带来的阅读困难，提高了代码的可读性和可维护性。
2.因子处理分类变量：用因子（factor）代表数据中的分类变量，如性别、省份、职业等，方便对分类数据进行统计分析和处理，在数据分析和建模中发挥重要作用。
3.交互式数据分析：支持交互式数据分析，用户可以在命令行或交互式环境中逐步探索数据，即时执行代码并查看结果，方便进行数据的初步探索、清洗和验证。
4.动态图形和交互式可视化：除了静态图形绘制，还能通过plotly、shiny等包创建动态图形和交互式可视化应用，使数据展示更加生动直观，用户可以通过交互操作深入探索数据。
5.时间序列分析工具：拥有专门的时间序列分析包，如forecast、tseries等，提供了丰富的函数和方法，用于时间序列数据的处理、建模和预测，在经济、金融、气象等领域有广泛应用。
6.贝叶斯统计分析：通过rjags、rstan等包支持贝叶斯统计分析，为贝叶斯推断和建模提供了便利，在一些需要考虑不确定性和先验信息的场景中发挥重要作用。
7.生存分析：利用survival包进行生存分析，用于研究事件发生的时间数据，如疾病的复发时间、产品的失效时间等，在医学、生物学、可靠性工程等领域有重要应用。