R | 常用基本語言

RStudio 視窗中，R Script 是寫程式的地方(下圖左上)，Console 是跑程式的地方(左下)，可以在 R Script 的地方寫好按右上的 "Run"，結果會在 Console 視窗裡出現，簡單的程式可以直接寫在 Console 裡面跑。Environment (右上)會顯示所有的 variables。

Ps1. 如何新增 R Script：File >  New File > R Script
Ps2. 如何安裝 RStudio，參考此頁：Setup instructions
Ps3. 此為筆記，其他細節請參考此頁：Introduction to R - Part 1


（點這裡看放大圖片）

R 裡面可以設定 variable or object，用 <- 設定，可以是數字或是文字。
在 R 語言裡面 ## 可用作註釋，等於 C++ 裡面的 //。（紫色框框裡為打在 R Script 或是 Console 裡的指令，白色框框裡面為跑指令後在 Console 裡出現的結果。）

例如我們可以指定 variables: x1, x2, y

把 x1 指定為 3

x1 <- 3 x1

[1] 3

如果指定為一個算式的話，就有計算的功能。

x2 <- 1 + 2     ## 計算 1 + 2 x2

[1] 3

也可以把 variable 或 object 設為文字。

y <- "Hello" y

[1] "Hello"

以上三個可以寫在 R script 裡，然後按 "Run"，或是在 Console 裡面打 x1, x2, y 跑出來，也可以直接全部打在 Console 的地方。在 Console 打 x1 和 x2 都會出現 [1] 3，打 y 會出現 [1] "Hello"。

R 裡面有很多內建檔案可以拿來練習，例如 mtcars。
在 Console 打入下面的語言可以查詢，會顯示在左上角的視窗。

library()
查看有什麼可用的 packages

data()
叫出 R 裡面的 data, 可以是內建的檔案。
Ex: data(mtcars)
(ps. mtcars 為 R 裡面內建的檔案資料。)

Functions in R

rm()
remove, 用來移除 variables
Ex: rm(x1)

ls()
list objects, 列出所有的 variables

ls(mtcars)

[1] "am" "carb" "cyl" "disp" "drat" "gear" "hp" "mpg" "qsec" [10] "vs" "wt"

rename()
改變 variable 的名稱

View()
觀看叫出的 data，會顯示在 script 的那個視窗裡。
Ex: View(mtcars)

str()
觀看檔案資料的細節

str(mtcars)

'data.frame': 32 obs. of  11 variables:  $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...  $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...  $ disp: num  160 160 108 258 360 ...  $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...  $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 ...  $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...  $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...  $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...  $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...  $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...  $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

每個 variable 裡面的數值或是樣式叫做觀察值 observations，例如在 mtcars 裡面所有的 variables 的觀察值都是數字，但觀察值也可以是 character 或是 factor。

要知道某個 variables (裡的觀察值)是哪種格式（數字, 文字或 factor）可以用 class() 的功能去查看。

class()
檢視某個 variable 的格式

class(mtcars$cyl)

[1] "numeric"

levels()
檢視某個 variable 裡面的觀察值(observations)有哪些，觀察值的格式必須是 factor 才能顯示出來，如果是數字就會顯示 NULL。

levels(mtcars$cyl)

NULL

在執行某些指令時，會需要 variables 的格式是 factor，這時候就可以用 factor() 的功能把它轉成 factor。

factor()
把非 factor 的 variables 轉換成 factor

factor(mtcars$cyl)

[1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 [26] 4 4 4 8 6 8 4 Levels: 4 6 8

如果 variable 是數字的話，是沒有 levels 的，需要轉成 factor 才有。Levels 是指那個 variable 裡面有哪些 categories，例如把 cyl 轉成 factor 的話，就有 4, 6, 8 三種。

下面用 class() 去檢視，是否真的把原本是數字的 cyl 轉成 factor。

class(factor(mtcars$cyl))

[1] "factor"

也可以用 levels() 去檢視，轉成 factor 後就不會像上面出現 NULL。

levels(factor(mtcars$cyl))

[1] "4" "6" "8"

summary()
觀看檔案資料的總節

summary(mtcars)

mpg             cyl             disp  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0        hp             drat             wt  Min.   : 52.0   Min.   :2.760   Min.   :1.513  1st Qu.: 96.5   1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581  Median :123.0   Median :3.695   Median :3.325  Mean   :146.7   Mean   :3.597   Mean   :3.217  3rd Qu.:180.0   3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610  Max.   :335.0   Max.   :4.930   Max.   :5.424

dim()
dimension, # of row and column.

dim(mtcars)

[1] 32 11

(ps. row = 32, column = 11)

nrow()
# of rows

nrow(mtcars)

[1] 32

ncol()
# of columns

ncol(mtcars)

[1] 11

head()
列出檔案資料中的前幾項

head(x, #)
x = object or dataframe
n = number, # of elements

列出 mtcars 的前十個 variables 的資料

head(mtcars, 10)

mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs Mazda RX4         21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0 Mazda RX4 Wag     21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0 Datsun 710        22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1 Hornet 4 Drive    21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1 Hornet Sportabout 18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0 Valiant           18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1 Duster 360        14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0 Merc 240D         24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1 Merc 230          22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1 Merc 280          19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1

查詢檔案資料的某個 variable：dataframeName$VariableName

例如 dataframe = mtcars, variable = mpg 的話，就是這樣：

z <- mtcars$mpg z

[1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 17.8 16.4 [13] 17.3 15.2 10.4 10.4 14.7 32.4 30.4 33.9 21.5 15.5 15.2 13.3 [25] 19.2 27.3 26.0 30.4 15.8 19.7 15.0 21.4

會叫出 mtcars 檔案裡的 mpg

median(dataframe$variable)
找出檔案中某個 variable 的中間值

例如找出 mtcars 檔案裡 mpg 的 median (中間值)

dataframe = mtcars, variable = mpg

median(mtcars$mpg)

[1] 19.2

max(dataframe$variable)
找出檔案資料裡某個 variable 的最大值

max(mtcars$mpg)

[1] 33.9

min(dataframe$variable)
找出檔案資料裡某個 variable 的最小值

mean()
算出檔案中某個 variable 的平均值 mean value

mean(mtcars$mpg)

[1] 20.09062

算出 mtcars 裡的 mpg 的 mean value (平均值)

sd()
算出 standard deviation

sd(mtcars$mpg)

[1] 6.026948

sapply(dataframe, function)
算出檔案裡的所有 variables 的指定數據。

例如算出 mtcars 裡面所有 variables 的平均值
dataframe = mtcars, function = mean

sapply(mtcars, mean)

mpg        cyl       disp         hp       drat         wt  20.090625   6.187500 230.721875 146.687500   3.596563   3.217250       qsec         vs         am       gear       carb  17.848750   0.437500   0.406250   3.687500   2.812500

quantile(x, probs = )
在檔案資料中，分佈圖(distribution)中某些比例的數值。
x = data values, or dataframe$variable

例如找出 mtcars 裡的 mpg 數值裡的第 50% (50th percentile)。

quantile(mtcars$mpg, prob = 0.5)

50%   6

quantile(x, probs = c())
在檔案資料中，分佈圖(distribution)中某些比例的數值。
x = data values, or dataframe$variable

例如找出第 0%, 25% 和第 75% 的值就是：probs = c(0, 0.25, 0.75)
## value at 0-th (0%), 25-th (25%) and 75-th (75%) percentile

quantile(mtcars, probs = c(0, 0.25, 0.75))

0%   25%   75%  52.0  96.5 180.0

Note the value of the “probs” argument: c(0, 0.5, 1). This is itself a three-element vector.

c(0, 0.5, 1)

[1] 0.0 0.5 1.0

table(dataframe$variable)
把檔案資料裡的某個 variable 資料列成 table

例如把 mtcars 裡面的 cyl 用 table 的形式整理出來。

table(mtcars$cyl)

4  6  8 11  7 14

顯示出在 cyl 資料中，4 有 11 個，6 有七個，8 有 14 個。

xtabs(~ variable, data = dataframe)
指依照某個檔案資料的某個 variable 做成 cross-table，如果只設一個 variable 的話會跟 table() 很像，不同的是會列出 variable 的名稱。

xtabs(~cyl, data = mtcars)

cyl  4  6  8  11  7 14

出現的表格會和 table(mtcars$cyl) 的一樣，但是會多 cyl 在表格上方。

xtabs(~ variable1 + variable2, data = mtcars)
如果設定兩個 variables 的話，variable1 代表 Y 軸(或對 X 軸的 response)，variable2 代表 X 軸。

xtabs(~ cyl + am, data = mtcars)

am cyl  0  1   4  3  8   6  4  3   8 12  2

由上面的表格中可知 cyl 中的 4 共有十一個，當加入另一個 variable (也就是 am 為第二個)進去後，那十一個會在依 am 的數值分層，於是就會在上面的結果看到，am = 0 的有三個，am = 1 的有八個。


Operators

R 裡面的 operator 是數學和邏輯符號，例如加減乘除(+, -, *, /)，詳細解釋請看：R Operators 。

其他常用的還有：

%%
餘數

10%%3

[1] 1

10/3 = 3（餘數：+1）

%/%
商數

10%/%3

[1] 3

==
等於

!=
不等於

&
And. 兩個條件都要符合

|
Or. 兩個條件的其中一個符合即可


Read/Write files

read.csv()
讀 csv 裡的檔案
Ex: library(readr)
Exp01 <- read_csv("~/Desktop/R program/ECOSCOPE/mtcars.csv")
View(Exp01)
## 或是直接 import from csv file

write.csv()
把 R 裡面的檔案資料轉成 csv file
Ex: write.csv(cars, "cars.csv")
## 把 R 裡面內建的 cars 檔案資料轉成 cars.csv，轉成 csv 的檔案會出現在右下角視窗的 "Files" tab 裡面。

write.table()
把 R 裡面的檔案轉成 csv file，但是全部都放在同一格，需要加分格和欄位名稱。
Ex2: write.table(cars, "cars2.csv", sep=",", row.names=TRUE, col.names=TRUE)
## 會跟 write.csv() 寫出來的一樣，但是第一欄的第一格不是空白，第二欄的名稱會跑到第一欄的第一格。

Ex2: write.table(cars, "cars3.csv", sep=",", row.names=TRUE, col.names=NA)
## 會跟 write.csv() 寫出來的一樣，第一欄的第一格是空白。
By default there is no column name for a column of row names. Use col.names = NA if you want to add a blank column name, which is the convention used for CSV files to be read by spreadsheets.


Console 裡常用的功能(下圖左下)


（點這裡看放大圖片）

?
查詢功能或檔案
Ex: ?rm()
##查詢 rm() 是什麼功能，解釋會出現在 Help 的視窗(右下)。

help()
Ex: help("dim")
##查詢 dim() 是什麼功能，解釋會出現在 Help 的視窗(右下)。

If the name has special characters, we need to put it in quotes:
help("+")
?"+"


以上功能已寫在 R Script (R-basic)，有興趣的可以下載來跑跑看。