r语言

时间 2019-11-13

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R语言

R语言是动态语言java

环境搭建

先安装R再安装Rstudio，注意要保证：mysql

R语言安装指定为64位；
R语言和Rstudio的安装路径不要有汉字；
R语言和Rstudio的安装父目录要为同一个。

R对象和函数

R对象能够看做是具备关联名称的存储空间。R中的一切都存储在对象中。全部的变量、数据、函数都以命名对象的形式存储在计算机的内存中。

对象赋值运算符：<-

>x <-945
>x
[1] 945

就是把945赋值给x，数值前的“[1]”能够读做“此行是从对象的第一个元素开始显示的值”。sql

R语言赋值操做支持数值表达式，此种状况下，对象存储表达式的计算结果：

> z <- 5
> w <-z^2

>w

[1] 25

值得注意的是：建立的每一个对象都存储在计算机内存中，直到删除它。可经过命令ls()或objects()列举出当前内存中的对象。
R中最基本的对象，有模式和长度两种属性。模式指的是存储类型，长度是包含的元素数量。
R的基本数据类型有：字符型character、逻辑型logical、数值型numeric、复数型complex。注意：R的字符型事实上是一组字符，而非单个字符，相似其它语言的字符串类型。逻辑值只能是T(TRUE)和F(FALSE)，True或False等不是有效的逻辑值，由于R中的名称是大小写敏感的。
在R中显式的运行循环( for in,while等)效率是很低的，因此尽量经过其余方式来避免显式循环，可选的方式有：

逻辑索引向量替代，如y[x%%2==0] <- 0数据库

R链接mysql

options(download.file.method="libcurl")

install.packages("RMySQL")

library(RMySQL)

con <- dbConnect(MySQL(),
                 
                 host='localhost',
                 
                 user='root',
                 
                 password='root‘,
                 
                 dbname='test')
adminrole<- dbGetQuery(con, "select * from adminrole")

print (adminrole)


dbDisconnect(con)

R链接Oracle

方法一：数组

library(RODBC)

方法二：oracle

较为复杂，和java的jdbc链接数据库操做相似app

R链接 Sql sever

建立数据源RODBC
．链接

library(RODBC);
dbhandle <- odbcDriverConnect('driver={SQL Server};server=(local);database=TESTdatabase;trusted_connection=true');#TESTdatabase为数据库
res <- sqlQuery(dbhandle, 'select * from  class ');#class为TESTdatabase数据库中表
sqlSave(dbhandle,res,"A",append=FALSE);
odbcClose(dbhandle);

R链接 db2

library(RJDBC)

R操做excel（依赖java环境）

1.首先安装xlsx包，并进行加载包curl

install.packages("xlsx")
library("xlsx")

实现数据的输出

input.xlsx.data <- read.xlsx("input.xlsx", sheetIndex = 1)
print (input.xlsx.data)

这样既可获得excel表里的数据函数

R操做csv

data2 = read.table("writetest.csv",header=F, sep=",")
print (data2)

R语言数据类型

矢量
列表
矩阵
数组
因子
数据帧url

这些对象中最简单的是向量对象，而且这些原子向量有六种数据类型，也称为六类向量。其余R对象创建在原子向量之上。 Logical（逻辑型）,Numeric（数字）,Integer（整型）,Complex（复合型）,Character（字符）,Raw（原型）
使用

1. Vectors 向量

当你想用多个元素建立向量时，你应该使用c()函数，这意味着将元素组合成一个向量。

apple <- c('red','green',"yellow")
print(apple)

2.Lists 列表

列表是一个R对象，它能够在其中包含许多不一样类型的元素，如向量，函数甚至其中的另外一个列表。

list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)

3. Matrices 矩阵

M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)

4.Arrays 数组

虽然矩阵被限制为二维，但阵列能够具备任何数量的维度。数组函数使用一个dim属性建立所需的维数。在下面的例子中，咱们建立了一个包含两个元素的数组，每一个元素为3x3个矩阵。

a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))
print(a)

输出：

, , 1

     [,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "green"  "yellow" "green" 
[2,] "yellow" "green"  "yellow"
[3,] "green"  "yellow" "green" 

, , 2

     [,1]     [,2]     [,3]    
[1,] "yellow" "green"  "yellow"
[2,] "green"  "yellow" "green" 
[3,] "yellow" "green"  "yellow"

dim中的2表明维数

5.Factors 因子

因子是使用向量建立的r对象。它将向量与向量中元素的不一样值一块儿存储为标签。标签老是字符，无论它在输入向量中是数字仍是字符或布尔等。它们在统计建模中很是有用。
使用factor()函数建立因子。nlevels函数给出级别计数。

6.Data Frames 数据帧

数据帧是表格数据对象。与数据帧中的矩阵不一样，每列能够包含不一样的数据模式。第一列能够是数字，而第二列能够是字符，第三列能够是逻辑的。它是等长度的向量的列表。使用data.frame()函数建立数据帧。