京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用R语言进行数据分析:常用函数参考
vector:向量numeric:数值型向量logical:逻辑型向量character;字符型向量list:列表data.frame:数据框c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复NA:缺失值NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属性
character:字符型向量nchar:字符数substr:取子串format,formatC:把对象用格式转换为字符串paste,strsplit:连接或拆分charmatch,pmatch:字符串匹配grep,sub,gsub:模式匹配与替换
complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数
factor:因子codes:因子的编码levels:因子的各水平的名字nlevels:因子的水平个数cut:把数值型对象分区间转换为因子table:交叉频数表split:按因子分组aggregate:计算各数据子集的概括统计量tapply:对“不规则”数组应用函数
+,-,*,/,^,%%,%/%:四则运算ceiling,floor,round,signif,trunc,zapsmall:舍入max,min,pmax,pmin:最大最小值range:最大值和最小值sum,prod:向量元素和,积cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘sort:排序approx和approx fun:插值diff:差分sign:符号函数
abs,sqrt:绝对值,平方根log,exp,log10,log2:对数与指数函数sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积polyroot:多项式求根poly:正交多项式spline,splinefun:样条差值besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数deriv:简单表达式的符号微分或算法微分
array:建立数组matrix:生成矩阵data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵lower.tri:矩阵的下三角部分mat.or.vec:生成矩阵或向量t:矩阵转置cbind:把列合并为矩阵rbind:把行合并为矩阵diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm:数组转置nrow,ncol:计算数组的行数和列数dim:对象的维向量dimnames:对象的维名row/colnames:行名或列名%*%:矩阵乘法crossprod:矩阵交叉乘积(内积)outer:数组外积kronecker:数组的Kronecker积apply:对数组的某些维应用函数tapply:对“不规则”数组应用函数sweep:计算数组的概括统计量aggregate:计算数据子集的概括统计量scale:矩阵标准化matplot:对矩阵各列绘图cor:相关阵或协差阵Contrast:对照矩阵row:矩阵的行下标集col:求列下标集
solve:解线性方程组或求逆eigen:矩阵的特征值分解svd:矩阵的奇异值分解backsolve:解上三角或下三角方程组chol:Choleski分解qr:矩阵的QR分解chol2inv:由Choleski分解求逆
<,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():逻辑运算符 logical:生成逻辑向量 all,any:逻辑向量都为真或存在真 ifelse():二者择一 match,%in%:查找 unique:找出互不相同的元素 which:找到真值下标集合 duplicated:找到重复元素
optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根
if,else,ifelse,switch:分支for,while,repeat,break,next:循环apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。
function:函数定义source:调用文件call:函数调用.C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。Recall:递归调用browser,debug,trace,traceback:程序调试options:指定系统参数missing:判断虚参是否有对应实参nargs:参数个数stop:终止函数执行on.exit:指定退出时执行eval,expression:表达式计算system.time:表达式计算计时invisible:使变量不显示menu:选择菜单(字符列表菜单)其它与函数有关的还有:delay,delete.response,deparse,do.call,dput,environment,,formals,format.info,interactive,is.finite,is.function,is.language,is.recursive,match.arg,match.call,match.fun,model.extract,name,parse,substitute,sys.parent,warning,machine
cat,print:显示对象sink:输出转向到指定文件dump,save,dput,write:输出对象scan,read.table,load,dget:读入
ls,objects:显示对象列表rm,remove:删除对象q,quit:退出系统.First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。options:系统选项?,help,help.start,apropos:帮助功能data:列出数据集
每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数。比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心)unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma:伽玛,beta:贝塔lnorm:对数正态,logis:逻辑分布,cauchy:柯西,binom:二项分布,geom:几何分布,hyper:超几何,nbinom:负二项,pois:泊松signrank:符号秩,wilcox:秩和,tukey:学生化极差
sum,mean,var,sd,min,max,range,median,IQR(四分位间距)等为统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。
R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。
cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图cancor:典则相关princomp:主成分分析hclust:谱系聚类kmeans:k-均值聚类cmdscale:经典多维标度其它有dist,mahalanobis,cov.rob。
ts:时间序列对象diff:计算差分time:时间序列的采样时间window:时间窗
lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09