第 1 章基础

1.1 安装和使用 R 包

1.1.1 问题

你想安装和使用一个 R 包。

1.1.2 方案

如果你正在使用支持 R 的图形界面软件，应该存在通过菜单栏方式安装 R 包的选项（例如，常用的 Rstudio 中，可以点击菜单栏 Tools 中的 Install Packages… 进行 R 包的安装）。这里主要介绍如何用命令行来安装 R 包，如下所示：

install.packages("reshape2")  # reshap2为包名

在一个新 R 线程中使用该包之前，你必须先导入它。

library(reshape2)

如果你在一个脚本中使用该包，将这一行输入脚本中。

如果想要将所有已安装的软件包更新为可用的最新版本，使用以下命令：

update.packages()

如果你在 Linux 系统上使用 R ，管理员可能已经在系统上安装了一些 R 包，由于普通用户没有更改权限，所以你可能不能以上述方式对 R 包更新。

其他

导入包也可以使用require()函数。下表显示了 R 包安装相关的命令及描述。

表 1.1: 常见包安装命令
命令	描述
installed.packages	返回一个矩阵，包含所有已安装的包信息
available.packages	返回一个矩阵，包含资源库上所有可用的R包
old.packages	返回一个矩阵，显示所有已安装的包中具有新版本的包
new.packages	返回一个向量，包含所有CRAN等资源仓库存在但本地未安装的包名
download.packages	下载一系列R包到本地目录
install.packages	从资源库下载安装一系列R包
remove.packages	移除一系列已安装的R包
update.packages	将已经安装的R包更新到最新版本
setRepositories	设定当前的R包的资源库列表

通过命令行安装 R 包

R CMD INSTALL aplpack_1.1.1.tgz  # 安装aplpack包

从其他资源库安装 R 包

devtools 包提供了从其他流行的 Git 资源库或其他 URL 上安装 R 包的工具。

例如，我们想安装开发版本的 ggplot2 包，可以使用下面命令：

# 如果没有安装devtools，需要先安装
install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("ggplot2")

1.2 数据结构的索引

1.2.1 问题

你想获得数据结构的一部分。

1.2.2 方案

可以使用数字索引或通过使用适当长度的布尔向量来提取向量、矩阵或数据框中的元素。以下例子中使用了多种方式来解决这一问题。

1.2.2.1 使用数字和名称进行索引

对于向量

# 样本向量
v <- c(1, 4, 4, 3, 2, 2, 3)
v[c(2, 3, 4)]
#> [1] 4 4 3
v[2:4]
#> [1] 4 4 3
v[c(2, 4, 3)]
#> [1] 4 3 4

对于数据框：

# 创建样本数据框
data <- read.table(header = T, text = "
 subject sex size
       1   M    7
       2   F    6
       3   F    9
       4   M   11
 ")

# 获取位于第一行第三列的元素
data[1, 3]
#> [1] 7
data[1, "size"]
#> [1] 7

# 获取第1行和第2行所有列上的元素
data[1:2, ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6
data[c(1, 2), ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6

# 获取一，二两行第二列上的元素
data[1:2, 2]
#> [1] "M" "F"
data[c(1, 2), 2]
#> [1] "M" "F"

# 获取行1和2，名为“sex”和 'size'的列
data[1:2, c("sex", "size")]
#>   sex size
#> 1   M    7
#> 2   F    6
data[c(1, 2), c(2, 3)]
#>   sex size
#> 1   M    7
#> 2   F    6

1.2.2.2 使用布尔向量进行索引

向量 v 同上。

v > 2
#> [1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
v[v > 2]
#> [1] 4 4 3 3
v[c(F, T, T, T, F, F, T)]
#> [1] 4 4 3 3

数据框同上。

# 一个布尔向量
data$subject < 3
#> [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE
data[data$subject < 3, ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6
data[c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE), ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6
# 也可以获取TRUE的数字索引
which(data$subject < 3)
#> [1] 1 2

1.2.2.3 负索引

与其他某些编程语言不同，当您在 R 中使用负数进行索引时，并不意味着从后向前索引。相反，它意味着按照通常的从前往后顺序删除索引中的元素。

# 还是这个向量
v
#> [1] 1 4 4 3 2 2 3

# 删除第一个
v[-1]
#> [1] 4 4 3 2 2 3

# 删除前三个
v[-1:-3]
#> [1] 3 2 2 3

# 只删除最后一个
v[-length(v)]
#> [1] 1 4 4 3 2 2

1.3 获取数据结构的子集

1.3.1 问题

你想得到一个由向量、矩阵或数据框里元素组成的子集。

1.3.2 方案

为了基于一些条件准则获得子集，可以使用 subset() 函数或者是方括号索引。两种方式均在下方举例说明。

v <- c(1, 4, 4, 3, 2, 2, 3)
subset(v, v < 3)
#> [1] 1 2 2
v[v < 3]
#> [1] 1 2 2

# 另一个向量
t <- c("small", "small", "large", "medium")

# 删除 'small' 这一项
subset(t, t != "small")
#> [1] "large"  "medium"
t[t != "small"]
#> [1] "large"  "medium"

这两种方法之间的一个重要区别在于方括号索引可以为元素赋值，而 subset() 不可以。

v[v < 3] <- 9
subset(v, v < 3) <- 9
#> Error in subset(v, v < 3) <- 9: 没有"subset<-"这个函数

数据框：

# 样本数据框
data <- read.table(header = T, text = "
 subject sex size
       1   M    7
       2   F    6
       3   F    9
       4   M   11
 ")
subset(data, subject < 3)
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6
data[data$subject < 3, ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6


# 特定行和列的子集
subset(data, subject < 3, select = -subject)
#>   sex size
#> 1   M    7
#> 2   F    6
subset(data, subject < 3, select = c(sex, size))
#>   sex size
#> 1   M    7
#> 2   F    6
subset(data, subject < 3, select = sex:size)
#>   sex size
#> 1   M    7
#> 2   F    6
data[data$subject < 3, c("sex", "size")]
#>   sex size
#> 1   M    7
#> 2   F    6

# 逻辑与的两个条件
subset(data, subject < 3 & sex == "M")
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
data[data$subject < 3 & data$sex == "M", ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7


# 逻辑或的两个条件
subset(data, subject < 3 | sex == "M")
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6
#> 4       4   M   11
data[data$subject < 3 | data$sex == "M", ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 2       2   F    6
#> 4       4   M   11


# 基于转换数据的条件
subset(data, log2(size) > 3)
#>   subject sex size
#> 3       3   F    9
#> 4       4   M   11
data[log2(data$size) > 3, ]
#>   subject sex size
#> 3       3   F    9
#> 4       4   M   11

# 当元素在另一个向量里时的子集
subset(data, subject %in% c(1, 3))
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 3       3   F    9
data[data$subject %in% c(1, 3), ]
#>   subject sex size
#> 1       1   M    7
#> 3       3   F    9

1.4 创建填满值的向量

1.4.1 问题

你想创建一个填满值的列表。

1.4.2 方案

rep(1, 50)
#>  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> [26] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
rep(F, 20)
#>  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#>  [9] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#> [17] FALSE FALSE FALSE FALSE
rep(1:5, 4)
#>  [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
rep(1:5, each = 4)
#>  [1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5

# 用在因子变量上
rep(factor(LETTERS[1:3]), 5)
#>  [1] A B C A B C A B C A B C A B C
#> Levels: A B C

1.5 变量信息

1.5.1 问题

你想找到关于变量的信息。

1.5.2 方案

以下为关于样本变量的一些例子：

x <- 6
n <- 1:4
let <- LETTERS[1:4]
df <- data.frame(n, let)

1.5.2.1 关于存在的信息

# 列出当前所定义的变量
ls()
#>  [1] "contr"             "data"             
#>  [3] "detachAllPackages" "df"               
#>  [5] "let"               "n"                
#>  [7] "t"                 "tb"               
#>  [9] "v"                 "x"

# 检查名为“x”的变量是否存在
exists("x")
#> [1] TRUE

# 检查名为“y”的变量是否存在
exists("y")
#> [1] FALSE

# 删除变量“x”
rm(x)
x
#> Error in eval(expr, envir, enclos): 找不到对象'x'

1.5.2.2 关于大小/结构的信息

# 获得关于结构的信息
str(n)
#>  int [1:4] 1 2 3 4
str(df)
#> 'data.frame':    4 obs. of  2 variables:
#>  $ n  : int  1 2 3 4
#>  $ let: chr  "A" "B" "C" "D"

# 得到一个向量的长度
length(n)
#> [1] 4

# 可能会得不到我们想要的长度
length(df)
#> [1] 2

# 行数
nrow(df)
#> [1] 4

# 列数
ncol(df)
#> [1] 2

# 得到行数和列数
dim(df)
#> [1] 4 2

1.6 NULL、NA、NaN 的处理

1.6.1 问题

你想正确处理NULL、NA （Not Available）、NaN（Not a Number）。

1.6.2 方案

你的数据有时将会存在NULL、NA 、NaN。处理这些数据有些不同于「正常」值，并可能需要确定性测试。

以下是这些值相比较的例子：

x <- NULL
x > 5
#> logical(0)

y <- NA
y > 5
#> [1] NA

z <- NaN
z > 5
#> [1] NA

如何测试某个变量是否是其中的一个值：

is.null(x)
#> [1] TRUE
is.na(y)
#> [1] TRUE
is.nan(z)
#> [1] TRUE

注意，NULL 不同于其他两个。NULL 意味着没有值，而 NA 和 NaN 表示有值，尽管也许是不可用的。下面有一个例子区分：

# y 是 null 吗？
is.null(y)
#> [1] FALSE
# FALSE

# x 是 NA 吗？
is.na(x)
#> logical(0)

第一个例子，检查 y 是否是 NULL ，结果 y 并不是；第二个例子，试图检查 x 是否是 NA，但并没有值被检测。

1.6.2.1 忽视向量汇总函数中的「坏」值

如果你对包含 NA 或 NaN 的向量使用诸如 mean() 或 sum() 之类的函数，结果将返回 NA 和 NaN，这通常没有任何意义，虽然这样的结果会提醒你有「坏」值的存在。许多函数都有 na.rm，可以将这些值忽略。

vy <- c(1, 2, 3, NA, 5)
mean(vy)
#> [1] NA
mean(vy, na.rm = TRUE)
#> [1] 2.75
vz <- c(1, 2, 3, NaN, 5)
sum(vz)
#> [1] NaN
sum(vz, na.rm = TRUE)
#> [1] 11

# NULL不是问题，因为它不存在
vx <- c(1, 2, 3, NULL, 5)
sum(vx)
#> [1] 11

1.6.2.2 从向量中移除「坏值」

使用 is.na() 或 is.nan() 的反向函数，可以将这些值移除。

vy
#> [1]  1  2  3 NA  5
vy[!is.na(vy)]
#> [1] 1 2 3 5
vz
#> [1]   1   2   3 NaN   5
vz[!is.nan(vz)]
#> [1] 1 2 3 5

1.6.2.3 注意

也有无限值 Inf 和 -Inf，及其相应的函数 is.finite() 和 is.infinite()。

第 1 章 基础