R 是一种开源编程语言，常被用作统计软件和数据分析工具。它是数据科学领域的重要工具，非常受欢迎，是许多统计学家和数据科学家的首选。
- R 包含用于创建美观且富有洞察力的可视化图形的工具。
- 有助于从 SQL 数据库、电子表格等多种来源提取、清洗、转换和加载数据，甚至可以通过 NoSQL 接口处理非结构化数据。
- 能够利用预测模型来预测未来的结果。
R 语言中的语法和变量
在 R 中，我们通常使用 INLINECODEae3253c7 运算符给变量赋值，当然 INLINECODE7fbf4c85 也很常用。我们还可以使用 # 符号在代码中添加注释来解释代码的逻辑。给自己的代码加注释是一个非常好的习惯，这样以后回顾时会更容易理解。
x <- 5 # 将值 5 赋给 x
y <- 3 # 将值 3 赋给 y
sum_result <- x + y
product_result <- x * y
print(paste('Sum of x and y: ', sum_result))
print(paste('Product of x and y: ', product_result))
输出结果
[1] "Sum of x and y: 8"
[1] "Product of x and y: 15"
R 语言的数据类型与结构
在 R 中，数据以各种结构存储，例如向量、矩阵、列表 和数据框。让我们逐一拆解来看。
1. 向量：向量就像是简单的数组，用于存储多个相同类型的值。我们可以使用 c() 函数来创建向量：
vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(vector)
输出结果
[1] 1 2 3 4 5
2. 矩阵：矩阵是二维数组，其中每个元素都具有相同的数据类型。我们可以使用 matrix() 函数来创建矩阵：
matrix_data <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
print(matrix_data)
输出结果
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9
3. 列表：列表可以包含不同类型的元素，包括数字、字符串、向量，甚至可以在其中包含另一个列表。我们使用 list() 函数来创建列表：
list_data <- list("Red", 20, TRUE, 1:5)
print(list_data)
输出结果
[[1]]
[1] "Red"
[[2]]
[1] 20
[[3]]
[1] TRUE
[[4]]
[1] 1 2 3 4 5
- 数据框：数据框是 R 中最常用的数据结构。它们就像表格一样，每一列可以包含不同的数据类型。我们可以使用
data.frame()来创建数据框：
# 在 R 中创建数据框
data_frame <- data.frame(Name = c("Alice", "Bob"), Age = c(24, 28))
print(data_frame)
输出结果
Name Age
1 Alice 24
2 Bob 28
> 这些基础概念是你数据科学之旅的一个绝佳起点。想要深入了解，不妨参考这个教程：R 语言编程教程
数据科学相关的 R 库
在 R 语言编程中，我们需要用到多个库来完成数据科学任务，例如数据操作、统计建模、可视化和机器学习。关键的库包括：
使用 R 语言进行数据操作
R 库在数据操作方面非常高效，能够帮助分析师高效地清洗、转换和汇总数据集。
使用 dplyr 进行数据操作
dplyr 包提供了一组函数，让我们能够以清晰易读的方式操作数据框。dplyr 中的一些核心函数包括：