60个实用的r语言技巧Word文件下载.docx

1、使用选项 options（show.error.messages = F） 可以关闭错误信息提示。class（x） # error msg: Error: object x not foundoptions（show.error.messages = F）class（x）123使用 file.path（） 创建（使用）文件路径，这可以保证在不同系统下都适用。setwd（file.path（F:, gitroxygen2）1在对字符串排序的时候，如果需要对数字也能排序，可以使用 gtools 包中的 mixedsort（），效果与 sort（） 不一样。Treatment - c（Control

2、Asprin 10mg/dayAsprin 50mg/dayAsprin 100mg/dayAcetomycin 100mg/dayAcetomycin 1000mg/day）sort（Treatment）require（gtools）mixedsort（Treatment）1234在绘图的时候使用 ylim = range（myNumericData） + 10 可以调整 Y 轴绘图范围，可以使用倍数或者区间值。x - seq（1:10）set.seed（1101）y - 10*rnorm（10）plot（x, y）plot（x, y, ylim = 1.25*range（y）12345使用

3、 plot（） 绘图时，可以使用 las 参数调整坐标轴标签（数字）的显示方向，las 取值 0，1，2，3，对应的对齐方式为 平行于轴（默认），水平（这个不错），垂直于轴，垂直。plot（x, y, las = 1）plot（x, y, las = 2）12关于高阶回归分析的使用情境的汇总参看：Use memory.limit（size=2500） 限制 R 占用内存。alarm（） 函数可以添加到我们函数、过程的末尾，用以提示工作完成进度。（注意：RStudio 中无效）for （i in 1:5） Sys.sleep（1）alarm（）1234eval（parse（text=paste（

4、“a eval（parse（text=paste（a - 10）a12sessionInfo（） 可以获取 R 的版本、环境信息，以及加载的包的信息。sessionInfo（）1计算从 word1 到 word2 所需要的变化可以使用 adist（word1, word2）.adist（hello worldhello wordx）1使用选项 options（max.print=1000000） 可以增加控制台的信息显示的行数。options（max.print=1000000）1如何检测时间序列中的奇异值？ detection-in-a-time-series（ detection-in-a

5、-time-series）如果有多个 R 会话，每个 R 的唯一 id 可以用 Sys.getpid（） 获取。Sys.getpid（）1可以使用 unname（） 去除 R 对象的名称属性。- quantile（mtcars$mpg）unname（y）12检验两个对象（x 和 y）是否一致使用 identical（x, y），使用 all.equal 会比较各种属性是否一致。- c（1, 2）- as.vector（x）identical（x, y）all.equal（x, y）y2 - c（y, 3）all.equal（x, y2）123456使用 R 获取 Twitter 推文（用于文本

6、分析）。关于时间序列分析简短的介绍：当某个步骤运行的时间太长（超过预先设定的时间），可以使用 R.utils 包中的 withTimeout（） 打断，然后跳到下一个步骤继续运行。可以使用 dist（） 计算矩阵行与行之间的距离（默认是欧氏距离）。- matrix（seq（1:20）, ncol = 4, byrow = FALSE）dist（x, method = euclidean, upper = TRUE）12计算向量的（多重）差分可以使用 diff（）- c（seq（1:5）, seq（from = 1, to = 9, by = 2）diff（x, 2） 12选项 options（

7、scipen=999） 可以关闭数字科学记数法显示。1e-5options（scipen=999）1e-5123earth 包中的 bagEarth（） 可以用来做 Bagged MARS （多元适应性回归平滑）可以使用 setClass（myClass） 定义一个类型 myClass，setAs（） 可以做进一步的自定义。创建大量的变量可以使用 assign （“varName”, 10），原因在于，我们可以向 varName 传递变量名（比如用循环），方便编程。assign（x, 10）1dim（matrix） 返回的是矩阵的行数与列数。my.Matrix - matrix（1:20, n

8、col = 4）dim（my.Matrix）12两个编写函数的技巧：1. 使用 传递已有函数的参数。2. 使用 invisible 隐藏输出。视频参看：使用 data.matrix（） 可以将一个数据框转为数值矩阵，并且因子类型也会得到正确的转化。invisible（.） 可以不显示输出，在定义函数的时候经常使用到。cat（“014”） 能清空 R 会话中的内容（类似于 CTRL + L 清屏，还是蛮有用的）。cat（014dir（“folder.path”） 会显示文件夹内的内容，类似于 cmd。dir（）dir（subfolder.path）12在一个因子变量中如果存在缺失值，建议将缺失值

9、做成一个因子等级 UNKNOWN，可以使用 levels（Var） my.Factor FirstSecondThird, NA）levels（my.Factor） -c（levels（my.Factor）, UNKNOWNmy.Factor123初始化所有加载的包可以使用 lapply（x, require, character.only = T），其中 x 为包的名称。lapply（c（dplyrtidyr）, require, character.only = T）1rev（） 函数可以将一个向量翻转过来。x 200 - NAmtcarsmtcars2 - mtcarscomplete.

10、cases（mtcars）, mtcars21234nnet 包中的 avNNet（） 可以用来做 Averaged 神经网络模型。file.remove（filepath） 可以用来删除文件夹中的文件，如果我们要删除重复性的中间文件，可以用它来实现。file.create（tempfile.Rfile.remove（ada 包中的 ada（） 函数可以用来做 Boosted 分类树问题。unclass（） 可以将 lm 对象拆散成列表（list），方便我们获取未被显示的元素。mod col1,dfcol1,dfcol2）, mtcarsorder（mtcars$carb, mtcars$hp

11、）, 12将一个 N 阶因子变量转为 N 个 0-1 变量最简单的方式是 model.matrix（as.factor（Data）+0）model.matrix（as.factor（mtcars$carb）+0）1对一个时间序列去季节趋势可以使用 seaadj（）：http:/goo.gl/Oio7s2.在一个函数内对函数外的变量的赋值使用 在 Windows 中，使用 memory.limit（size=desired-size） 可以限制 R 使用内存的大小，其他操作系统，使用 mem.limits（）。使用 file.copy（from=fromFile, to = toFile, ov

12、erwrite = TRUE） 可以实现文件的复制。debugonce（） 可以调试一次代码，它与 debug（） 的区别是无需使用 undebug（） 跳出调试。在 R 中，将一个因子类型的变量（factor）转化为一组 0/1 虚拟变量可以使用 bins arules 包中的 discretize（） 函数可以很方便的将一个连续变量转为分类变量（categorical）。NROW（） 类似于 nrow（），不过前者对向量也适用，相比 length（） 更具有鲁棒性。在 R 里面输入 commandArgs（），将会返回使用 cmd 运行 R 脚本所需要传递的参数。在函数内使用 attr（myFunc, “AttrName”） object.size（） 可以得到给定 R 对象所消耗的内存。当我们处理比较大的 R 项目的时候，可以使用 ls.str（） 查看这些 R 对象的结构信息。dir（path=dir_path） 将会列出 dir_path 下的所有文件及文件夹。library（help = libname） 会显示 libname 这个包的所有函数以及所带的数据集。（前提是必须安装了这个包）install.p