R 闪卡

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R 是一种用于统计计算和图形的强大编程语言和环境。R 由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1990 年代在奥克兰大学开发，已成为数据科学、统计分析和机器学习中的标准工具。它是开源的，并拥有庞大的包生态系统，使其在各种与数据相关的任务中具有高度的扩展性和适应性。R 在数据操作、可视化和复杂统计分析方面表现出色。其优势包括线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类等统计和图形技术。R 的灵活性使其能够与其他语言和工具集成，成为许多数据科学工作流程中不可或缺的一部分。在社区的积极支持和持续开发下，R 继续在统计计算和数据分析的前沿保持领先地位。

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什么是R，它最常用于什么？

R 是一种用于统计分析和图形展示的编程语言和环境，主要由统计学家和数据研究员使用。它支持统计计算、数据建模和可视化。R 特别受欢迎的原因是它拥有丰富的包库，可以用于各种数据分析，包括探索性分析、统计检验、回归、分类和大数据集处理。它是一个开源工具，意味着它可以免费使用，并且其源代码可以自由修改和分发。

R 的主要优势之一是其广泛且活跃的用户社区，该社区不断开发新的包和工具，使用户能够使用最新的数据分析技术。R 还具有先进的图形功能，能够创建高质量的数据可视化，这对于分析和展示结果是非常宝贵的。

R 被应用于多个领域，如科学、商业、医学、工程等，每次都提供适合这些领域特定需求的工具。

如何在R中创建一个向量？

在 R 语言中，可以使用 `c()` 函数创建向量，`c()` 代表“combine”（合并）。该函数允许你将多个元素合并成一个单一的向量。向量中的数据类型可以有所不同，但最常见的是数值型、逻辑型或字符型。以下是创建包含不同数据类型向量的示例：

# 创建数值型向量
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# 创建逻辑型向量
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# 创建字符型向量
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

请记住向量中的所有元素必须是相同类型的。如果将不同的数据类型组合到单个向量中，R 会自动将这些类型强制转换为可以存储所有数据的最通用类型。例如，混合数字和字符串将导致一个字符串向量。

如何在R中合并两个数据框？

我们可以使用 R 中的 `merge()` 函数合并两个数据框。这个函数允许我们基于两个数据集中的一个或多个共同列来组合数据。如果未指定特定列，R 将尝试基于两个数据集中具有匹配名称的所有列合并数据框。

使用 `merge()` 函数合并两个数据框的示例：

# 创建第一个数据框
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# 创建第二个数据框
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# 合并数据
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

在上述示例中，`merged_data_frames` 将包含基于 'ID' 列合并的两个数据框的数据。结果数据框将仅包括在两个数据集中都有匹配记录的数据（即内连接操作）。要更改连接类型，可以使用参数 `all`、`all.x`、`all.y`；例如，`merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` 将产生一个外连接。

在R中什么是因子，如何在数据分析中使用它？

在 R 中，因子（Factor）是一种用于存储分类变量的数据类型。这类变量在统计学和数据分析中非常重要，因为它们允许对离散数据进行依赖性建模。

你可以使用 factor() 函数创建一个因子。你需要传递一个向量给这个函数，它会被转换成一个因子。你也可以指定水平（类别）和这些水平的标签。

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

在上面的例子中，`data_factor` 现在是一个因子，存储了关于水果的信息，级别是根据输入向量的唯一值自动生成的。

因子在统计建模中特别有用，因为 R 将每个级别视为一个独立的组，这使得统计分析组间差异变得更容易。使用因子还可以更轻松地创建需要对分类数据进行分组的图形和比较图表。

因子的另一个重要方面是能够设置级别的顺序。默认情况下，R 会按字母顺序设置级别，但这可以更改，这在类别具有自然顺序（如'低'、'中'、'高'）时特别有用。

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

在这个例子中，我们创建了一个具有特定级别顺序的因子，因此 R 会将该变量视为有序的（Ordinal）。这会改变 R 的其他函数（例如统计模型）如何利用这些信息进行适当的数据分析。