R其實對於資料分析來說只是工具而已，所以剛開始不需要學習多麼深多麼細，只需要能夠滿足當前需求就行，之後的在實踐中慢慢學習。
畢竟想要把R學精並不是容易的事情。正確的做法就是邊做邊學，不會就google翻文件。
本片主要是R的基礎語法及常用的命令操作

賦值

R賦值採用<-或者->或者=，建議採用標準的第一個。
由於R中內建了同名函式c()，最好不要在編碼時使用c作為物件名，否則可能產生一些不易察覺的問題

a <- 133
"hello" -> b  # 注意無論哪種寫法，大於或小於號都是指向變數名
d = 'This'  # 不建議這麼用，有可能會造成問題

a
b
d
 

133

'hello'

'This'

檢視幫助

help(mean)
# 或者
?mean

包的安裝和載入

# 獲取包含R包的庫位置
.libPaths()

# 檢視已經安裝的包
library()

# 安裝包
install.packages("packagename")

# 載入包
library(packagesname)

# 檢視已經載入的包
(.packages())

# 解除安裝載入的包（注意不是刪除包）
detach("package:packagename")

# 刪除包
remove.packages("packagename")

資料的讀取與儲存

讀取

# 讀取csv
data <- read.csv('.\\統計學\\example\\ch1\\table1_1.csv') 
head(data,6)    # 讀取前 6行的資料

# 讀取 Excel資料
library(xlsx)    #需要安裝 xlsx 包
data <- read.xlsx("file",n)    # n 為要匯入工作表的序號

# 讀取 spss資料
library(foregin) # 已經預設安裝
data <- read.spss("file",use.value.labels=TRUE,as.data.frame=TRUE)

# 讀取 R格式資料
data <- load('.\\統計學\\example\\ch1\\example1_1.RData')
 

儲存

# 儲存 R格式資料
save(data,file = '.\\...\\name.Rdata')

# 儲存 csv格式資料
write.csv(data,file = '.\\...\\name.csv')

# 儲存 xlsx格式
library(xlsx)
write.xlsx(data, "data.xlsx",sheet.name="sheet1")

if條件語句

if語句

x <- 30L  # R語言中，在正整數後加 L來表示整型資料（正整數）
if(is.integer(x)) {
   print("X is an Integer")
}

[1] "X is an Integer"

if…else語句

y <- list('a', 'v', 'd')
if('a' %in% y){    # %in% 運算子 檢查元素是否在向量中
    print('a is in list')
}else{      # 注意這裡的 else語句並不在if的花括號當中
    print('a is not in list')

}

[1] "a is in list"

x <- c("what","is","truth")

if("Truth" %in% x) {
   print("Truth is found the first time")
} else if ("truth" %in% x) {
   print("truth is found the second time")
} else {
   print("No truth found")
}

[1] "truth is found the second time"

switch語句

# 建立一個函式，輸入的值和選擇的函式型別來輸出結果。
centre <- function(x, type) {

switch(type,

       mean = mean(x),

       median = median(x),

       trimmed = mean(x, trim = .1))

 }
centre(c(1,2,4,5),'mean')

3

迴圈語句

while迴圈

ant <- 2
while(ant<5){
    print('hello')
    ant = ant + 1
}

[1] "hello"
[1] "hello"
[1] "hello"

for迴圈

v <- LETTERS[1:4]  # LETTERS為26個大寫字母向量。

for(i in v){
    print(i)
}

[1] "A"
[1] "B"
[1] "C"
[1] "D"

repeat迴圈

i <- 1
sum <- 0
repeat
{
   sum = sum + i
   if( i >= 100)   #如果已迴圈加到了100，則使用break跳出repeat迴圈
       break
   i <- i + 1
}
print(sum)

[1] 5050

next語句

R語言存在next語句，當我們想跳過迴圈的當前迭代而不終止它時便可使用next。 遇到next時，R解析器跳過本次迭代，並開始迴圈的下一次迭代。

k <- LETTERS[1:6]
for ( i in k) {
   if (i == "D") {
      next
   }
   print(i)
}

[1] "A"
[1] "B"
[1] "C"
[1] "E"
[1] "F"

R常用的常量

# 26個大寫字母
LETTERS

# 26個小寫字母
letters

# 月份簡寫
month.abb

# 月份名稱
month.name

# π 值
pi

'A' 'B' 'C' 'D' 'E' 'F' 'G' 'H' 'I' 'J' 'K' 'L' 'M' 'N' 'O' 'P' 'Q' 'R' 'S' 'T' 'U' 'V' 'W' 'X' 'Y' 'Z'
'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f' 'g' 'h' 'i' 'j' 'k' 'l' 'm' 'n' 'o' 'p' 'q' 'r' 's' 't' 'u' 'v' 'w' 'x' 'y' 'z'
'Jan' 'Feb' 'Mar' 'Apr' 'May' 'Jun' 'Jul' 'Aug' 'Sep' 'Oct' 'Nov' 'Dec'
'January' 'February' 'March' 'April' 'May' 'June' 'July' 'August' 'September' 'October' 'November' 'December'
3.14159265358979