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## 1. 数据输入 ##
a$b # 数据框中的变量
a = 15 # 赋值
a <- 15 # 赋值
a = c(1,2,3,4,5) # 数组（向量）
b = a[1] # 数组下标，从1开始
b = a[1:5] # 子数组
b = a[-2] # 子数组：扣除第2个的子数组
b = a[c(1,3)] # 子数组：访问第1,3个元素
b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组
a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # 生成重复数列，支持每个重复和整个重复
a = seq(from=1,to=4,by=1) # 生成等差数列
b = cbind(a0,a1,a2,a3) # 按列合并，生成二维数组
b = a[,1] # 取第1列
b = a[1:4,1]
b = a[,c(1,3,4)]
a = vector(length=8) # 生成向量
a = matrix(1:20, nrow=8,ncol=4) # 生成矩阵
colnames(a) = c("A","B","C","D") # 列名称。!! 函数作为左值
b = as.matrix(cbind(a1,a2,a3)) # 利用cbind直接生成矩阵
b = data.frame(b1 = a1,b2 = a2) # 生成数据框
b = list(c(1,2,3),c("a","b","c","d"),matrix(nrow=2,ncol=2)) # 生成散列
b = a$c == 1 # 生成一个用于筛选的向量 !!较难理解
d = a[b,0] # 生成符合条件的子集
d = a[a$c == 1,]
b = order(a$c) # 生成一个用于排序的向量 !!较难理解
a[b,] # 排序结果
b = merge(a1,a2,by = "Sample"，all = "TRUE") # join两个数据框
a$fb = factor(a$b) # 因子化
tapply(X=a$b,INDEX=a$c,FUN=mean) # 对所有子集作函数运算
sapply(a,FUN=mean) # 对所有列作函数运算，输出向量
lapply(a,FUN=mean) # 对所有列作函数运算，输出列表
summary(a) # 计算所有列的基本统计信息
table(a$b) # 计算列联表
table(a$b,a$c)
paste("a","b",sep=",") # 连接字符串
##2. 载入和输出数据 ##
b = read.table(file="C:/data.txt",header=TRUE,dec=".") # 读取CSV数据
library(RODBC) # 载入ODBC工具
odbcConnect("MyDb.mdb") # 连接ODBC数据库
b = sqlFetch(channel,"MyTable") # 取表
write.table(a,file="temp.txt",sep=" ",quote = FALSE, append=FALSE,na="NA") # 输出
## 3. 绘图 ##
plot(x=a$b,y=a$c,xlab="X",ylab="Y",main="Title",xlim=c(0,10),ylim=c(0,100),pch=1,col=2,cex=1.5) # 散点图，参数多支持向量
lines() # 曲线
jpeg(file="any.jpg") # 打开一个jpg文件
dev.off() # 关闭图片文件
## 4. 语法 ##
for (i in 1:10) {do sth...} # for循环
a = function(a,b="n") { # 构造函数
do sht...
}
## A. 函数 ##
# 运算 #
colSums() # 按列求和
max()
median() # 中位数
min()
paste() # 连接字符串
rowSums() # 按行求和
solve() # 矩阵求拟
sqrt() #
sum() # na.rm=TRUE 忽略NA值
t() # 矩阵转置
# 数据定义 #
attach() # 添加数据框为路径
as.matrix() # 作为矩阵
as.data.frame() # 作为数据框
c() # 连接向量
cbind() # 按列连接，生成二维
colnames() # 列名
detach() # 去除数据框作为路径
dim() # 行数、列数
factor() # 因子化
is.matrix() # 是否矩阵
is.data.frame() # 是否数据框
lapply() # 对所有列作函数运算，输出列表
matrix() # 生成矩阵
names() # 查看list的元素名称
nrow() # 行数
ncol() # 列数
order() # 数据框排序
rbind() # 按行连接
rep() # 重复数列。 each 自身重复
rm() # 删除变量
rownames() # 行名
sapply() # 对所有列作函数运算，输出向量
seq() # 等差数列
str() # 数据框的每个属性
summary() # 计算所有列的基本统计信息
table() # 计算列联表
tapply() # 对所有子集作函数运算
unique() # 查找剔重值
vector() # 生成向量
# 环境与载入、输出数据
read.table() # 读取数据文件
scan() # 读取数据文件
setwd() # 设置当前工作目录
write.table() # 输出文件
# 绘图
jpeg() # 打开JPG图片
plot() # 散点图
dev.off() # 关闭图片文件
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wuzhitj/p/4743544.html
