R語言入門教學(一)

更新於 2023/07/31閱讀時間約 3 分鐘

R語言簡介

R是一種開源的程式語言和環境,主要用於統計計算和數據分析。它擁有強大的統計功能和豐富的圖形繪製工具,使得用戶可以進行數據探索、處理和可視化。R語言的優勢之一是它有一個龐大的使用者社區,提供了大量的套件和資源,使其成為數據科學家和統計學家的首選工具之一。

安裝R語言

首先,你需要安裝R語言。你可以從R官方網站下載並安裝R。安裝完成後,你可以使用R的命令行界面或RStudio等集成開發環境進行編程。

基本操作

R語言的命令行界面類似於傳統的計算機終端。你可以在命令行提示符(>)後面輸入指令,然後按下Enter鍵來執行該指令。例如:

> 2 + 3
[1] 5

在這個例子中,我們輸入了一個簡單的算術運算,R計算並返回了結果5。[1]表示這是輸出的第一個元素。

變數

在R中,你可以創建變數來存儲數據。變數名稱需要遵循一些規則,如不以數字開頭,不包含特殊字符等。你可以使用<-符號或=符號來賦值給變數。例如:

x <- 10
y = 5

這樣就創建了兩個變數x和y,分別賦值為10和5。

向量

向量是R語言中最基本的數據結構。你可以使用c()函數來創建向量。例如:

nums <- c(1, 2, 3, 4, 5)

這樣就創建了一個名為nums的向量,包含了數字1到5。

數據框

數據框是一種二維數據結構,類似於Excel中的表格。它由多個列和行組成,每列可以是不同的數據類型。你可以使用data.frame()函數創建數據框。例如:

data <- data.frame(Name=c("Alice", "Bob", "Charlie"), 
Age=c(25, 30, 22),
Grade=c("A", "B", "C"))

這樣就創建了一個名為data的數據框,包含了姓名、年齡和成績三列。

函數

R語言支持自定義函數。你可以使用function()來定義函數,並使用return()來返回結果。例如:

# 這個函數名為square,接受一個參數x,返回x的平方。​
square <- function(x) {
result <- x^2
return(result)
}

資料視覺化

R語言非常強大的一個特點是資料視覺化。你可以使用ggplot2等套件來創建各種各樣的圖形,如散點圖、直方圖、折線圖等。

# 使用ggplot2繪製散點圖
library(ggplot2)
data <- data.frame(X=c(1, 2, 3, 4, 5), Y=c(2, 4, 1, 6, 5))
ggplot(data, aes(x=X, y=Y)) +
geom_point()

這個例子繪製了一個散點圖,其中X軸代表X列的數據,Y軸代表Y列的數據。

avatar-img
9會員
9內容數
流亡黯道,俗稱流亡按到,是一個在鬼島冒險打怪打到喪心病狂的故事。需要一些數學、分析的詭異遊戲。
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
藍橙的沙龍 的其他內容
別再用肥大的Aniconda! Miniconda下載與安裝。
更好看更強大的shell,zsh/oh-my-zsh配置。
別再用肥大的Aniconda! Miniconda下載與安裝。
更好看更強大的shell,zsh/oh-my-zsh配置。
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
*合作聲明與警語: 本文係由國泰世華銀行邀稿。 證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務,定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。   剛出社會的時候,很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天,都會聽到各種市場動態、理財話題,像是:聯準會降息或是近期哪些科
Thumbnail
資料分析工具百百種,有容易操作資料、視覺化的BI工具、常用於各領域的分析模型套裝軟體等等,但對於想做資料分析、資料科學的人,「程式語言」可以說是現今不可或缺的能力,而R與Python則可以稱為資料科學領域最熱門的兩個程式語言,這篇文章主要想分享R與Python的使用情境,以及分享網路上一些資源。
Thumbnail
初學GGplot2的時候,一直很希望有一種懶人模板,告訴我什麼指令會控制什麼就好,這樣我就複製貼上然後改一改就行了。 雖然距離摸熟GGplot還差得遠,但希望這些留下摸索的紀錄。 如果可以節省到誰的時間那就太好了。
Thumbnail
在資料分析領域中,購物籃分析又稱關聯分析,從大量的交易資料中,探勘出在資料間具有相關性的隱藏規則與商業知識。
Thumbnail
在Rstudio中對於需要較多字元表示的數值,如:123000000、0.000000123,都會改用科學記號表示,如下圖: 此情況可透過 對於scipen可以等於99或999都可以,可當作顯示字元的上限,結果如下圖 因此,若想回到原本的設定,可透過 基本上數值的設定很少會調用,通常都是在圖表呈現上
Thumbnail
紐約時報曾經於2018年12月製作過「How Does Your State Make Electricity?」專題,探討從2001-2017年美國各州電力系統結構變化。本篇目的旨在仿照紐約時報的做法,也製作一個屬於台灣的電力結構轉變資訊圖表。
Thumbnail
透過機器學習與統計分析角度分析UCI機器學習資料集中的網路顧客購買意圖資料,並透過決策樹方式預測顧客是否會購買產品,提及少部分特徵選取、資料不平衡問題。
Thumbnail
現在這個時代,不管你是讀什麼科系,多多少少要會一點語言程式,用來做大量分析數據,或是幫你完成千篇一律重複性又高的工作,讓你有更多寶貴的時間去做更重要的想法發想、討論,重複性數據分析就交給電腦程式去執行,魯叔從大學到現在大概使用過Fortran(77、95、fixed、free,是我博班到博後使用
Thumbnail
對資料科學家或數據分析師來說,資料量太大、電腦效能不足一直都是個痛,經常要小心翼翼地觀察記憶體使用率是不是快爆炸。然而,就我的觀察,一樣都是撰寫程式,資料科學工作者對於程式碼乾淨、易懂、高效率的追求似乎比其他工程師來得低。(或是我的樣本數不足,以偏概全)
Thumbnail
資料科學家、數據分析師是近幾年新興,而且熱門的職業,而DataCamp是一個專精於資料科學的程式教學網站。在實務上會用到的各種知識與程式技能,從流程面的網路爬蟲、數據清洗、資料視覺化,到技術面的Python、R語言、SQL,在DataCamp上幾乎都可以找到相關教學。
Thumbnail
*合作聲明與警語: 本文係由國泰世華銀行邀稿。 證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務,定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。   剛出社會的時候,很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天,都會聽到各種市場動態、理財話題,像是:聯準會降息或是近期哪些科
Thumbnail
資料分析工具百百種,有容易操作資料、視覺化的BI工具、常用於各領域的分析模型套裝軟體等等,但對於想做資料分析、資料科學的人,「程式語言」可以說是現今不可或缺的能力,而R與Python則可以稱為資料科學領域最熱門的兩個程式語言,這篇文章主要想分享R與Python的使用情境,以及分享網路上一些資源。
Thumbnail
初學GGplot2的時候,一直很希望有一種懶人模板,告訴我什麼指令會控制什麼就好,這樣我就複製貼上然後改一改就行了。 雖然距離摸熟GGplot還差得遠,但希望這些留下摸索的紀錄。 如果可以節省到誰的時間那就太好了。
Thumbnail
在資料分析領域中,購物籃分析又稱關聯分析,從大量的交易資料中,探勘出在資料間具有相關性的隱藏規則與商業知識。
Thumbnail
在Rstudio中對於需要較多字元表示的數值,如:123000000、0.000000123,都會改用科學記號表示,如下圖: 此情況可透過 對於scipen可以等於99或999都可以,可當作顯示字元的上限,結果如下圖 因此,若想回到原本的設定,可透過 基本上數值的設定很少會調用,通常都是在圖表呈現上
Thumbnail
紐約時報曾經於2018年12月製作過「How Does Your State Make Electricity?」專題,探討從2001-2017年美國各州電力系統結構變化。本篇目的旨在仿照紐約時報的做法,也製作一個屬於台灣的電力結構轉變資訊圖表。
Thumbnail
透過機器學習與統計分析角度分析UCI機器學習資料集中的網路顧客購買意圖資料,並透過決策樹方式預測顧客是否會購買產品,提及少部分特徵選取、資料不平衡問題。
Thumbnail
現在這個時代,不管你是讀什麼科系,多多少少要會一點語言程式,用來做大量分析數據,或是幫你完成千篇一律重複性又高的工作,讓你有更多寶貴的時間去做更重要的想法發想、討論,重複性數據分析就交給電腦程式去執行,魯叔從大學到現在大概使用過Fortran(77、95、fixed、free,是我博班到博後使用
Thumbnail
對資料科學家或數據分析師來說,資料量太大、電腦效能不足一直都是個痛,經常要小心翼翼地觀察記憶體使用率是不是快爆炸。然而,就我的觀察,一樣都是撰寫程式,資料科學工作者對於程式碼乾淨、易懂、高效率的追求似乎比其他工程師來得低。(或是我的樣本數不足,以偏概全)
Thumbnail
資料科學家、數據分析師是近幾年新興,而且熱門的職業,而DataCamp是一個專精於資料科學的程式教學網站。在實務上會用到的各種知識與程式技能,從流程面的網路爬蟲、數據清洗、資料視覺化,到技術面的Python、R語言、SQL,在DataCamp上幾乎都可以找到相關教學。