R - 速查表

现代 R 速查表

此速查表提供了现代 R 编程的简明概述，重点关注 tidyverse 生态系统，以实现高效且易读的数据分析。它涵盖了从基本语法到数据可视化和建模的关键概念。

1. R 环境

与您的 R 会话交互的核心命令。

# 获取函数帮助
?mean
help(mean)

# 从 CRAN 安装包
install.packages("dplyr")

# 将包加载到会话中
library(dplyr)

# 列出当前工作区中的对象
ls()

# 移除对象
rm(my_variable)

2. 基本语法与运算符

R 代码的构建块。

# 这是一个注释

# 变量赋值（<- 是首选约定）
my_variable <- "Hello R!"
my_number <- 100

# 管道运算符（来自 magrittr 包，随 tidyverse 加载）
# 将一个函数的结果传递给下一个
# x %>% f(y) 等同于 f(x, y)
# 自 R 4.1 起，也提供了原生管道运算符 |>

# --- 算术运算符 ---
# +、-、*、/、^（指数）、%%（取模）、%/%（整除）
result <- (5 + 3) * 2 # 16

# --- 关系与逻辑运算符 ---
# >、<、>=、<=、==（等于）、!=（不等于）
# &（逐元素与）、|（逐元素或）、!（非）
# &&（短路与）、||（短路或）
TRUE & FALSE # FALSE
x > 5 & x < 10

3. 核心数据结构

R 存储数据的主要对象。

数据结构	描述	示例
向量	相同类型元素的 1D 序列。	c(1, 2, 3) (numeric), c("a", "b", "c") (character)
列表	任何类型元素的 1D 集合。	list(name = "John", age = 30, scores = c(88, 95))
矩阵	相同类型元素的 2D 数组。	matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
数据框	一种 2D、类似表格的结构，其中列可以具有不同的类型。	data.frame(id = 1:3, name = c("A", "B", "C"))
Tibble	一种现代的、增强型数据框（来自 tidyverse）。提供更好的打印和子集操作。	tibble(id = 1:3, name = c("A", "B", "C"))
因子	带有已定义水平的分类数据向量。	factor(c("low", "high", "low"), levels = c("low", "medium", "high"))

4. 数据导入与导出

使用 readr 和 readxl 包进行快速可靠的数据导入。

library(readr)
library(readxl)
library(writexl)

# 读取 CSV 文件（返回一个 tibble）
my_data_csv <- read_csv("path/to/my_file.csv")

# 读取 Excel 文件（按名称或编号指定工作表）
my_data_excel <- read_excel("path/to/my_file.xlsx", sheet = "Sheet1")

# 将数据写入 CSV 文件
write_csv(my_data_csv, "output/data.csv")

# 将数据写入 Excel 文件
write_xlsx(my_data_excel, "output/data.xlsx")

5. 使用 dplyr 进行数据转换

dplyr 用于数据操作的核心动词，常与管道 %>% 一起使用。

library(dplyr)

# 示例数据集
data <- starwars

# 过滤行
droids <- data %>% filter(species == "Droid")

# 选择列
name_and_height <- data %>% select(name, height, mass)

# 创建或修改列
heavy_hitters <- data %>% mutate(bmi = mass / ((height/100)^2))

# 排序行
sorted_by_height <- data %>% arrange(desc(height))

# 汇总数据，常与 group_by 结合使用
species_summary <- data %>%
  filter(!is.na(mass)) %>%
  group_by(species) %>%
  summarize(
    count = n(),
    avg_mass = mean(mass)
  ) %>%
  arrange(desc(count))

6. 使用 ggplot2 进行数据可视化

ggplot2 使用分层图形语法。您通过添加图层来构建绘图。

library(ggplot2)

# ggplot 的结构：
# ggplot(data = <数据>, mapping = aes(<映射>)) + <几何函数>()

# 散点图
ggplot(data = starwars, aes(x = mass, y = height)) +
  geom_point(aes(color = gender)) + # 添加颜色映射
  labs(
    title = "Height vs. Mass of Star Wars Characters",
    x = "Mass (kg)",
    y = "Height (cm)",
    caption = "Data from the dplyr package"
  ) +
  theme_minimal()

# 物种计数柱状图
starwars %>%
  count(species, sort = TRUE) %>%
  filter(n > 1) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(species, n), y = n)) +
  geom_col() +
  coord_flip() + # 翻转坐标以提高可读性
  labs(title = "Most Common Species", x = "Species", y = "Count")

7. 控制流与函数

# If-else 语句
if (x > 10) {
  print("x is large")
} else {
  print("x is small")
}

# For 循环
for (i in 1:5) {
  print(i)
}

# 编写自定义函数
calculate_bmi <- function(mass_kg, height_m) {
  if (!is.numeric(mass_kg) || !is.numeric(height_m)) {
    stop("Inputs must be numeric.")
  }
  bmi <- mass_kg / (height_m ^ 2)
  return(bmi)
}

# 使用函数
calculate_bmi(70, 1.75)

8. 基本建模

拟合和检查简单的线性模型。

# 拟合线性模型：根据重量预测 mpg
model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)

# 查看模型摘要
summary(model)

# 使用 'broom' 获取整洁的模型输出
library(broom)
tidy(model) # 系数以 tibble 形式呈现
glance(model) # 模型摘要统计数据以 tibble 形式呈现

9. 可复现分析

工具	用途
R Markdown (.Rmd)	一种用于创建 R 动态文档的文件格式。将代码、其输出（图表、表格）和叙述性文本结合成高质量的报告（HTML、PDF、Word）。
renv 包	一个依赖管理工具。它创建项目特定的包库，确保您的代码现在和将来都能为您和他人以相同的方式运行。