R语言之数值与字符处理函数

      函数是R语言中处理数据的基石，大致可以分为数值处理函数与字符处理函数两大类，数值处理函数又可以分为数学函数、统计函数、概率函数。本节归纳了R语言函数及其用法。

1.数值函数

1.1.数学函数

函 数	描 述
abs(x)	求x的绝对值 例如abs(-8)，则返回的值为8
sqrt(x)	求x的平方根 l例如sqrt(16)，返回值为4，等价于16^(0.5)
ceiling(x)	向上取整，不小于x的整数 例如ceiling(1.23)，返回值为2
floor(x)	向下取整，不大于x的整数 例如floor(1.23)，返回值为1
trunc(x)	向0的方向取整 trunc(3.69)返回值为3，trunc(-3.69)返回值为-3
round(x,digits=n)	将x舍为指定位数 round(1.2346,3)返回值为1.235
signif(x,digits=n)	将x舍入为指定有效位数 signif(1.2346,3)返回值为1.23
sin(x)、cos(x)、tan(x)	正弦、余弦、正切函数
asin(x)、acos(x)、atan(x)	反正弦、反余弦、反正切函数
sinh(x)、cosh(x)、tanh(x)	双曲正弦、双曲余弦、双曲正切函数
log(x,base=n)	求x以n为底的对数 log(x)求x的自然对数
exp(x)	以自然常数e为底的指数函数

这些函数可以应用到标量（单独的数值）上，也可以应用于数值向量、矩阵、数据框中，此时会作用于没一个独立的数值上。

> sqrt(16)
[1] 4
> sqrt(c(1,4,9,16,25))
[1] 1 2 3 4 5
> data<-matrix(c(1,4,9,16),2,2)
> data
     [,1] [,2]
[1,]    1    9
[2,]    4   16
> sqrt(data)
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4

1.2.统计函数

函 数	描 述
mean(x)	均值 mean(c(1,2,3,4,5))返回值为3
median(x)	中位数 median(c(1,2,3,4,5)返回值为3 median(c(1,2,3,4))返回值为2.5
sd(x)	标准差 sd(c(1,2,3,4,5))返回值为1.581139
var(x)	方差 var(c(1,2,3,4,5))返回值为2.5
mad(x)	绝对中位差 mad(c(1,2,3,4,5))返回值为1.4826
quantile(x,probs)	求分位数，其中 x 为待求分位数的数值型向量，probs 为一个由[0,1]之间的概率值组成的数值向量
range(x)	求值域 x<-(1,2,3,4,5)，range(x)返回值为c(1,5)
sum(x)	求和 sum(c(1,2,3,4,5))返回值为15
max(x)	求最大值 max(c(1,2,3,4,5))返回值为5
min(x)	求最小值 min(c(1,2,3,4,5))返回值为1
diff(x,lag=n)	求滞后差分，lag为滞后阶数，默认为1
scale(x,center=TRUE,scale=TRUE)	为数据对象x按列进行中心化(center=TRUE)或者标准化(center=TRUE,scale=TRUE)

1.3.概率函数

函数缩写	名称	函数缩写	名称
beta	贝塔分布	logis	逻辑分布
binom	二项分布	multinom	多项分布
cauchy	柯西分布	nbinom	负二项分布
chisq	非中心卡方分布	norm	正态分布
exp	指数分布	pois	泊松分布
f	F分布	signrank	Wilcoxon符号秩分布
gamma	伽马分布	t	t分布
gemo	几何分布	unif	均匀分布
hyper	超几何分布	weibull	Weibull分布
lonrm	对数正态分布	wilcox	Wilcoxon

2.字符函数

函 数	描 述
nchar(x)	计算x中字符数量
substr(x,start,stop)	提取或替换一个向量中的子串
grep(pattern,x,ignore.case=FALSE,fixed=FALSE)	在 x 中搜索某种模式。若 fixed=FALSE，则 pattern 为一个正则表达式。若fixed=TRUE，则 pattern 为一个文本字符串。返回值为匹配的下标 grep(“A”,c(“b”,“A”,“c”),fixed=TRUE)返回值为 2
sub(pattern, replacement, x, ignore.case=FALSE, fixed=FALSE)	在 x 中搜索 pattern，并以文本 replacement 将其替换。若 fixed=FALSE，则pattern 为一个正则表达式。若 fixed=TRUE，则 pattern 为一个文本字符串。 sub("\s",".",“Hello There”)返回值为 Hello.There。注意，"\s"是一个用来查找空白的正则表达式；使用"\s"而不用""的原因是，后者是 R中的转义字符
strsplit(x, split, fixed=FALSE)	在 split 处分割字符向量 x 中的元素。若 fixed=FALSE，则 pattern 为一个正则表达式。若 fixed=TRUE，则 pattern 为一个文本字符串 y <- strsplit(“abc”, “”)将返回一个含有 1个成分、3个元素的列表，包含的内容为"a" “b” “c” unlist(y)[2]和 sapply(y, “[”, 2)均会返回"b"
paste(…, sep="")	连接字符串，分隔符为 sep paste(“x”, 1:3,sep="")返回值为 c(“x1”, “x2”, “x3”) paste(“x”,1:3,sep=“M”)返回值为 c(“xM1”,“xM2” “xM3”) paste(“Today is”, date())返回值为 Today is Thu Jun 25 14:17:32 2011
toupper(x)	大写转换 toupper(“abc”)返回值为"ABC"
tolower(x)	小写转换 tolower(“ABC”)返回值为"abc"

3.其他函数

函 数	描 述
length(x)	求对象 x 的长度 ，x <- c(2, 5, 6, 9) ，length(x)返回值为 4
seq(from, to, by)	生成一个序列 ，indices <- seq(1,10,2) ，indices 的值为 c(1, 3, 5, 7, 9)
rep(x, n)	将 x 重复 n 次 ，y <- rep(1:3, 2) ，y 的值为 c(1, 2, 3, 1, 2, 3)
cut(x, n)	将连续型变量 x 分割为有着 n 个水平的因子，使用选项 ordered_result = TRUE 以创建一个有序型因子
pretty(x, n)	创建美观的分割点。通过选取 n+1 个等间距的取整值，将一个连续型变量 x分割为 n 个区间。
cat(… , file =“myfile”, append =FALSE)	连接…中的对象，并将其输出到屏幕上或文件中（如果声明了一个的话） firstname <- c(“Jane”) cat(“Hello” ,firstname, “\n”)

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