r语言 将表格导出为csv_r语言 将表格导出为csv_2. R语言基础语法

基础语法部分，将从数据类型，逻辑语法，输入输出3部分进行讲解

1. 数据类型介绍

1.1 基础数据类型

基础类型是一切数据存储与计算的基础，是不可再拆分的元数据

R语言有如下5种基础数据类型

1. 数字 numeric eg:1、-2、0.7

2. 字符 character eg:”hello”

3. 逻辑型 logical eg:TRUE、FALSE

4. 日期时间型 data/datatime

5. 空值 NA

1.2 复杂数据类型

复杂数据类型是为了方便计算或者存储，将基础数据类型进行某种形式的组装，或者将组装结果进行二次组装的数据表现形式。

R语言有如下4种复杂数据类型，并依据这些数据类型定义了一系列用于计算的方法。

这里只简单介绍各种数据类型代表的含义和创建方式，具体的使用方法详见/qq_39422642/article/details/78905665，就不全量搬运了

1.2.1 向量

定义向量

：默认间隔为1

v1 = 1:4

v2 = 11:18

v3 = 1.8:3.8

v4 = 1.8:4.2

由v4可见，4.2没有达到4.8,也只会选择最近的那个

1.2.2 矩阵

如何创建矩阵

mat = matrix(1:16,nrow = 4,ncol = 4,byrow = TRUE)

#创建1:16的矩阵，行为4行，先按行排列

View(mat)

1.2.3 向量框

> data1 = state.x77 #通常会通过矩阵来构造，x77是R中的内置数据

> data2 = data.frame(data1) #创建数据框

> View(data2)

1.2.4 列表

列表可以使用向量，矩阵或者读取进来的数据来创建。

> list1 = list(vector = v1, matrix=mat,data = data2)

> View(list1)

2. 逻辑语法

几乎所有高级语言的基础逻辑语法都包含3种最基本的构成，分支、循环、函数(方法)调用

2.1 分支语句 (if … else…)

x = 2

if(x<2) {

print("Hello")

} else if(x<5) {

print("Hi")

} else {

print("Bye")

}

2.2 循环语句 (for 循环，while循环)

2.2.1 计算10以内所有偶数的和

sum = 0

for(i in 1:10) {

if(i%%2==0) {

sum = sum +i

print(sum)

}

}

输出：

[1] 2

[1] 6

[1] 12

[1] 20

[1] 30

2.2.2 计算30以内的所有正树的积，但积不许超过300

y=1

i=1

while (i<30) {

if(y*i>300) {

break

} else {

y = y*i

i=i+1

print(y)

}

}

输出：

[1] 1

[1] 2

[1] 6

[1] 24

[1] 120

2.3 函数(或方法)调用

定义函数

// 定义函数

calcu = function(x,dire) {

y = apply(x, dire, mean)

return(y)

}

// 函数调用

calcu(mat,1)

3. 数据输入输出

3.1 数据导入

第一：如果自己学习写代码，加载R语言中本身自带的数据包cars等，加载的方法跟其他包相同，具体代码如下：

> install.packages("car")

> library(cars)

第二:读取外部数据一般用read.***( )，***代表要读取的文件类型，下面详细解释了每种类型的文件的读取：

read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = ""'",

dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"),

row.names, col.names, as.is = !stringsAsFactors,

na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1,

skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip,

strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE,

comment.char = "#",

allowEscapes = FALSE, flush = FALSE,

stringsAsFactors = default.stringsAsFactors(),

fileEncoding = "", encoding = "unknown", text, skipNul = FALSE)

read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote = """,

dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

read.csv2(file, header = TRUE, sep = ";", quote = """,

dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

read.delim(file, header = TRUE, sep = "t", quote = """,

dec = ".", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

read.delim2(file, header = TRUE, sep = "t", quote = """,

dec = ",", fill = TRUE, comment.char = "", ...)

eg.

mydata

> mydata

V1 V2 V3

1 1 2 3

2 4 5 6

3 7 8 9

> mydataD

Error in file(file, "rt") : cannot open the connection

In addition: Warning message:

In file(file, "rt") : cannot open file '456.txt': No such file or directory

> mydataD

> mydataD

V1 V2 V3

1 1 2 3

2 4 5 6

3 7 8 9

常见数据类型读取与导入：

txt文件：mydata

Excel格式数据：mydata

XML数据：读取XML数据前先要载入XML包，然后使用 mydata

3.2 数据导出

在完成数据的分析工作之后，现在我们要将数据导出了，我们还是介绍两种类型csv和txt。

导出CSV文件：

write.table (data, file ="C:UsersAdministratorDesktopresultCsv.csv", sep =",", row.names =FALSE)

运行以上代码，你的对应路径中就会产生一个名为resultCsv.csv的数据文件：

导出TXT文件：

write.table(data,file="C:UsersAdministratorDesktopresultTxt.txt" , sep =" ", row.names =FALSE,col.names =TRUE, quote =FALSE)

sep指定变量间分隔符，默认为空格，row.names指定是否输出行号，col.names指定是否输出列名，quote指定是否用引号将变量包括。

跑完代码之后，你对应的文件夹目录下就多对出一个名为newdata的TXT格式数据文件。

3.3 绘图

绘图介绍 /p/213088700ad9