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上一期 R 语言入门笔记里面我简单介绍了 R 语言的安装和使用方法#xff0c;以及各项避免踩坑的注意事项。我想把这个系列的笔记持续写下去。
这份笔记只是我的 R 语言入门学习笔记#xff0c;而不是一套 R 语言教程。换句话说#xff1a;这份笔记不…关于 R 语言的简单介绍
上一期 R 语言入门笔记里面我简单介绍了 R 语言的安装和使用方法以及各项避免踩坑的注意事项。我想把这个系列的笔记持续写下去。
这份笔记只是我的 R 语言入门学习笔记而不是一套 R 语言教程。换句话说这份笔记不会事无巨细地介绍 R 语言的逐项细节毕竟现在网上有关R的教程已经非常多了。这份笔记主要是针对 R 语言学习过程中各个容易掉进去的坑进行规避以及根据我自身的经验提供一些学习思路。
首先R 语言是一门特殊的、专用于统计分析和建模的编程语言。一般情况下我猜测大家学习R语言主要可能是因为出于以下的原因 主要从事统计分析的工作将R语言作为自己的主力编程语言 主力编程语言不足以应对复杂的统计分析问题需要 R 的辅助 你不知道因为你只是一个普通的苦逼医学生而身边的医学生都在使用 R
我个人比较符合第二种情况。我通常使用 PythonR 则是刚刚开始学习。因此我也希望能和这份笔记的读者们共同进步。
到什么地方去找 R 语言的教程
考虑到 R 语言是专为统计分析设计的编程语言所以 R 语言的许多机制也和统计分析本身有关。
首先需要掌握一些有关统计分析的基本概念。一旦熟悉了统计分析的基本概念就能基本了解R语言能够帮助你完成哪些功能统计分析需要的那些计算机功能R 语言几乎都可以实现。
R 语言的基本语法
略。
……别人的教程都写过了我干嘛还要再写一遍
哎跳过。
文件与路径
为什么要注意路径问题
初次体验 R Studio 的时候一大印象就是没有非常轻便稳定的路径管理因为 R Studio 中终端并不会默认在工作空间里开启。
相比较其他我常用的 IDE 而言如果是在 Visual Studio Code 中移动工作空间只需要直接关闭IDE然后直接在电脑上打开另一个文件夹右键选择“在 Visual Studio Code 中打开”就可以很容易地在相应的工作目录运行和调试程序。但是对于 R Studio即使你把右下角的 Files 栏切换到了正确的工作区目录以防止新人不了解就是你堆放数据文件和代码脚本的文件夹你的终端还是在原来的那个目录里面。你这个时候去敲R的实时交互命令读取某个路径下的数据或者运行 R 的代码文件读取数据就要报错。
遇到这种情况如果你不想在 R 命令行里面通过敲命令再切换一次可以考虑将所有 R 语言编程活动都变成一个个独立的项目去管理。尝试在 R Studio 右上角点击 Files然后新建一个 R 项目下次打开代码直接点击后缀名为 *.Rproj 的项目文件就能正确打开 R Studio 并切换正确的工作目录。
关于文件格式
R Script 与 R Markdown
R语言的代码最常见的主要有两种文件格式原生的R语言脚本文件R Script以及 R Markdown一种R语言和Markdown相互交替书写、分段运行的奇特代码。R Script 和 R Markdown 相当于 Python 中的 *.py 脚本和 Jupyter Notebook 的关系。
R Script
R Script 是 R 语言的脚本就是正常编写代码的方式。
主流的 R 语言的代码规范可以参照 Google的R语言编码风格指南Google’s R Style Guide。比如在 R Script 中 R 语言代码可以分节用小节标题前后四个 # 加空格分割的形式
#### hello world ##### This is a hello world program in R
print(hello, world)如果你有一个R脚本文件比如 hello.R你可以使用 source() 函数来加载它的内容到当前的工作空间中。这相当于在当前环境中运行这个文件的所有代码。
# 假设你有一个 hello.R 文件
# 定义了 Hello() 函数
source(hello.R)
Hello()这样definitions.R 中定义的所有函数和变量都会加载到当前的工作空间中你可以在其他文件中使用它们。
有时你可能不希望加载所有定义到全局环境中可以通过设置 source() 的 local 参数来控制代码加载到局部环境中。
local_env - new.env()
source(hello.R, local local_env)# 使用定义在 local_env 环境中的对象
local_env$Hello()如果你的定义文件非常复杂或包含多个功能模块你可以考虑将其封装为一个 R 包。这样你可以通过 library() 来引用包中的功能并且包的组织结构可以帮助你更好地管理代码。同样地对于下载的包也是使用 library() 导入。
还有一种方式是使用 sys.source()这里刚刚入门暂且不论。
R Markdown
为防止新人朋友们不知道——简单的来讲Markdown 是用来给文章排版的是一种极简主义的排版工具只有标题、引用、有序列表、无序列表、斜体、加粗、超链接和图片这 8 个功能Markdown 语法简单易学非常适合快速编写和组织文档足以允许我们把 R 语言代码和代码说明性文章/报告放在一起排版了。
熟悉Jupyter Notebook的朋友可能会知道Jupyter Notebook 实际上是一种通过网页实时渲染的 JSON 文本而R Markdown则是完完全全的纯文本只是在 R Markdown 中 Markdown 和 R 语言的代码可以交替编写。这就意味着R Markdown不能保存代码运行的结果但也不会因为巨大的图片文件而变得臃肿。
另一方面尽管 Jupyter Notebook 本身就具备 R 编程的功能但实际上很多情况下 R Markdown 比 Jupyter Notebook 的体验更好。如果你的计算机上正确配置过 \LaTeX 的话理论上你可以通过 R Markdown 一键构建PDFL格式的报告或者论文如果没有 \LaTeX Word 或者 HTML 都是没问题的。关于其详细操作方法以后的笔记里面我们慢慢聊。 大家在新建 R Markdown 的时候生成的文件里面就会自带简单的说明信息事实上我在这里无需赘述。但是出于礼貌也方便大家理解我简记一笔
简单的来讲一个标准的 R Markdown 文件包含三个部分YAML 头部、Markdown 文档和可运行的代码片段。这里逐一介绍
YAML 头部
YAML 头部位于文件的最上方用前后三个短横线 --- 包裹。它主要用来设置文档的元信息例如标题、作者、日期、输出格式等。
---
title: R Markdown 入门示例
author: 盒子online_1396529
date: 2024-07-01
output: pdf_document
---R Markdown 可以被编译成多种格式的文件包括 PDF、HTML、Word 等从而快速生成论文或统计分析报告。这个功能被称为 knit。选择输出格式时只需在 YAML 头部指定 output 选项即可。每种输出格式都可以进行进一步的定制例如选择 PDF 输出时你可以使用 \LaTeX 语法来调整排版细节。
output:pdf_document:latex_engine: xelatextoc: true # 添加目录number_sections: true # 章节自动编号Markdown 文档部分
Markdown 文档部分是 R Markdown 的主体内容。在这里你可以使用 Markdown 语法编写文本、标题、列表、引用、表格、图片等。
## 标题示例这是一个简单的段落你可以使用 **加粗** 和 *斜体* 来突出重点。### 列表示例- 无序列表项1
- 无序列表项2
- 无序列表项31. 有序列表项1
2. 有序列表项2
3. 有序列表项3可运行的代码块
R Markdown 的一个重要功能是可以在 Markdown 文档中嵌入 R 代码块并在文档编译时自动运行这些代码。代码块可以生成图表、分析结果并将这些内容直接嵌入到文档中这个功能简直就是神了
代码块通常用上下两排三个反引号 包裹并在第一排反引号后加上 {r} 指定这是一个 R 代码块原生的 Markdown 语法在插入代码片段的时候指定编程语言的名称不加花括号。
我在这里没有办法演示这个功能因为这份笔记正是用 R Markdown 编写的。如果我另起一行写下 {r} 这段内容就会直接被识别成有待运行的 R 语言代码块而代码块的格式也就被忽略掉不会插入笔记了。
R Markdown 结合了 Markdown 的简洁和 R 语言的强大功能适合用来编写包含数据分析、报告、学术论文等内容的文档。它让编写文档的过程变得更加高效和灵活无论是日常工作中的报告还是学术研究中的论文R Markdown 都是一个得力的工具。总的来讲 当我们新开始一个 R 语言数据分析项目并处于数据探究阶段的时候可以选择在一开始就直接新建 R Markdown 上手写而不是一上来就编写 R 脚本文件。
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