help("bs") No documentation for 'bs'in specified packages and libraries: you could try 'help.search("bs")' help("bs",try.all.packages TRUE) Help for topic'bs'is not in any loaded package but can be found in the following packages: Package Library splines /usr/lib/R/library 但注意在这种情况下，不会显示关于函数bs的帮助页面，如果使用者确 实想打开这样的页面而所属包又没有被载入内存时，可以使用packagei这个选 项： help("bs",package ="splines") bs package:splines R Documentation B-Spline Basis for Polynomial Splines Description: Generate the B-spline basis matrix for a polynomial spline. Html格式的帮助可以通过输入下面的函数启动 help.start() 在html格式的帮助页面中还可以使用关键词进行搜索。在See Also部分 中，可以通过超文本链接到其他相关函数的帮助页面。使用关键词的搜索 在R中也可以通过函数help.search来实现。这种方法能在所有已安装的包 中搜索包含给定字符串的相关内容。例如，运行help.search("tree")会 列出所有在帮助页面含有“tre”的函数。注意如果有一些包是最近才安 装的，应该首先使用函数help.search中的rebuildi选项来刷新数据库(e.g, help.search("tree",rebuild TRUE)). 使用函数apropos则能找出所有在名字中含有指定字符串的函数，但只会 在被载入内存中的包中进行搜索： apropos(help) [1]"help" "helpForCall""help.search" [4]"help.start" 8
> help("bs") No documentation for ’bs’ in specified packages and libraries: you could try ’help.search("bs")’ > help("bs", try.all.packages = TRUE) Help for topic ’bs’ is not in any loaded package but can be found in the following packages: Package Library splines /usr/lib/R/library 但注意在这种情况下，不会显示关于函数bs的帮助页面，如果使用者确 实想打开这样的页面而所属包又没有被载入内存时，可以使用package这个选 项: > help("bs", package = "splines") bs package:splines R Documentation B-Spline Basis for Polynomial Splines Description: Generate the B-spline basis matrix for a polynomial spline. ... Html格式的帮助可以通过输入下面的函数启动 > help.start() 在html格式的帮助页面中还可以使用关键词进行搜索。在See Also部分 中，可以通过超文本链接到其他相关函数的帮助页面。使用关键词的搜索 在R中也可以通过函数help.search来实现。这种方法能在所有已安装的包 中搜索包含给定字符串的相关内容。例如，运行help.search("tree")会 列出所有在帮助页面含有“tree”的函数。注意如果有一些包是最近才安 装的，应该首先使用函数help.search中的rebuild选项来刷新数据库(e.g., help.search("tree", rebuild = TRUE))。 使用函数apropos则能找出所有在名字中含有指定字符串的函数，但只会 在被载入内存中的包中进行搜索： > apropos(help) [1] "help" ".helpForCall" "help.search" [4] "help.start" 8
3R的数据操作 3.1对象 我们已经看到R通过一些对象来运行，当然首先这些对象是用它们的名称 和内容来刻画的，其次也通过对象的数据类型即属性来刻画。为了理解这些 属性的用处，我们以一个在{1,2,3}中取值的变量为例：这个变量可以是一个 整数变量（例如巢中蛋的个数），或者也可以是一个分类变量的编码（例如 某些甲壳类动物的三种性别：雄、雌和雌雄同体)。 显然对这个变量的统计分析在以上两例中将是不相同的，对象的属性 在R中提供着所需的信息。更技术性也更一般地说，对于作用于一个对象的函 数，其表现将取决于对象的属性。 所有的对象都有两个内在属性：类型和长度。类型是对象元素的基本种 类，共有四种：数值型，字符型，复数型7和逻辑型(FALSE.或TRUE),虽然也 存在其它的类型，但是并不能用来表示数据，例如函数或表达式：长度是对 象中元素的数目。对象的类型和长度可以分别通过函数mode和length得到。 >x<-1 mode(x) [1]"numeric" length(x) [1]1 >A <-"Gomphotherium";compar <-TRUE;z<-1i mode(A);mode(compar);mode(z) [1]"character" [1]"logical" [1]"complex" 无论什么类型的数据，缺失数据总是用NA(不可用)来表示：对很大的数 值则可用指数形式表示： >N<-2.1e23 N [1]2.1e+23 R可以正确地表示无穷的数值，如用Inf和-Inf表示士oo,或者用NaN(非 数字)表示不是数字的值。 7本手册中不讨论复数型 9
3 R的数据操作 3.1 对象 我们已经看到R通过一些对象来运行，当然首先这些对象是用它们的名称 和内容来刻画的，其次也通过对象的数据类型即属性来刻画。为了理解这些 属性的用处，我们以一个在{1,2,3}中取值的变量为例：这个变量可以是一个 整数变量（例如巢中蛋的个数），或者也可以是一个分类变量的编码（例如 某些甲壳类动物的三种性别：雄、雌和雌雄同体）。 显然对这个变量的统计分析在以上两例中将是不相同的，对象的属性 在R中提供着所需的信息。更技术性也更一般地说，对于作用于一个对象的函 数，其表现将取决于对象的属性。 所有的对象都有两个内在属性：类型和长度。类型是对象元素的基本种 类，共有四种：数值型，字符型，复数型7和逻辑型(FALSE或TRUE)，虽然也 存在其它的类型，但是并不能用来表示数据，例如函数或表达式；长度是对 象中元素的数目。对象的类型和长度可以分别通过函数mode和length得到。 > x <- 1 > mode(x) [1] "numeric" > length(x) [1] 1 > A <- "Gomphotherium"; compar <- TRUE; z <- 1i > mode(A); mode(compar); mode(z) [1] "character" [1] "logical" [1] "complex" 无论什么类型的数据，缺失数据总是用NA(不可用)来表示；对很大的数 值则可用指数形式表示： > N <- 2.1e23 > N [1] 2.1e+23 R可以正确地表示无穷的数值，如用Inf和-Inf表示±∞，或者用NaN(非 数字)表示不是数字的值。 7本手册中不讨论复数型 9
>x<-5/0 >x [1]Inf exp(x) [1]Inf exp(-x) [1]0 xx [1]NaN 字符型的值输入时须加上双引号"，如果需要引用双引号的话，可以 让它跟在反斜杠\后面：这两个字符合一起\"在某些函数如ct的输出显示 或write.table写入磁盘（参见p.14,函数的qmethod选项）时会被以特殊的方式 处理。 >x <-"Double quotes \delimitate R's strings." >x [1]"Double quotes \delimitate R's strings." cat(x) Double quotes delimitate R's strings. 也有另一种表示字符型变量的方法，即用单引号(？)来界定变量，这种情 况下不需要用反斜杠来引用双引号（但是引用单引号时必须要用！） >x <-'Double quotes delimitate R\'s strings.' >x [1]"Double quotes \delimitate R's strings." 下表给出了表示数据的对象的类别概览： 对象 类型 是否允许 同一个对象中 有多种类型？ 向量 数值型，字符型，复数型，或逻辑型 否 因子 数值型或字符型 否 数组 数值型，字符型，复数型，或逻辑型 否 矩阵 数值型，字符型，复数型，或逻辑型 否 数据框 数值型，字符型，复数型，或逻辑型 是 时间序列(ts) 数值型，字符型，复数型，或逻辑型 否 列表 数值型，字符型，复数型，逻辑型， 是 函数，表达式， 10
> x <- 5/0 > x [1] Inf > exp(x) [1] Inf > exp(-x) [1] 0 > x - x [1] NaN 字符型的值输入时须加上双引号"，如果需要引用双引号的话，可以 让它跟在反斜杠\后面；这两个字符合一起\"在某些函数如cat的输出显示 或write.table写入磁盘(参见p. 14,函数的qmethod选项)时会被以特殊的方式 处理。 > x <- "Double quotes \" delimitate R’s strings." > x [1] "Double quotes \" delimitate R’s strings." > cat(x) Double quotes " delimitate R’s strings. 也有另一种表示字符型变量的方法，即用单引号(’)来界定变量，这种情 况下不需要用反斜杠来引用双引号（但是引用单引号时必须要用！） > x <- ’Double quotes " delimitate R\’s strings.’ > x [1] "Double quotes \" delimitate R’s strings." 下表给出了表示数据的对象的类别概览： 对象 类型 是否允许 同一个对象中 有多种类型？ 向量 数值型，字符型，复数型，或 逻辑型 否 因子 数值型或 字符型 否 数组 数值型，字符型，复数型，或 逻辑型 否 矩阵 数值型，字符型，复数型，或 逻辑型 否 数据框 数值型，字符型，复数型，或 逻辑型 是 时间序列(ts) 数值型，字符型，复数型，或 逻辑型 否 列表 数值型，字符型，复数型，逻辑型， 是 函数，表达式，. . . 10
向量是一个变量，其意思也即人们通常认为的那样：因子是一个分类变 量：数组是一个k维的数据表：矩阵是数组的一个特例，其维数k=2。注 意，数组或者矩阵中的所有元素都必须是同一种类型的：数据框是由一个 或几个向量和（或）因子构成，它们必须是等长的，但可以是不同的数据类 型：“s”表示时间序列数据，它包含一些额外的属性，例如频率和时间： 列表可以包含任何类型的对象，包括列表！ 对于一个向量，用它的类型和长度足够描述数据：而对其它的对象则另 需一些额外信息，这些信息由外在的属性给出。这些属性中的是表示对象维 数的dim,比如一个2行2列的的矩阵，它的dim是一对数值[2,2，但是其长度 是4。 3.2在文件中读写数据 对于在文件读取和写入的工作，R使用工作目录来完成。可以使用命 令getwd()(获得工作目录)来找到目录，使用命令setwd("c:/data")或 者setwd("/home/paradis/R")来改变目录。如果一个文件不在工作目录里 则必须给出它的路径8。 R可以用下面的函数读取存储在文本文件(ASCI)中的数据：read.table (其中有若干参数，见后文)，scan和read.fwf。R也可以读取以其他格式的 文件(Excel,SAS,SPSS,.)和访问SQL类型的数据库，但是基础包中并不 包含所需的这些函数。这些功能函数对于R的高级应用是十分有用的，但是我 们在这里将读取文件限定在ASCI格式。 函数read.table用来创建一个数据框，所以它是读取表格形式的数据的 主要方法。举例来说，对于一个名为data.dat的文件，命令： mydata <-read.table("data.dat") 将创建一个数据框名为mydata,数据框中每个变量也都将被命名， 缺省值为V1,V2,.并且可以单独地访问每个变量，代码为：mydata$V1, mydatas$v2,,或者用mydata["V1"],mydata["V2"],..,或者还有一种方 法，mydata[,1],mydata[,2],.9这里有一些选项的缺省值（即如果用户 不设定那么R将自动使用的值)见于下表： read.table(file,header FALSE,sep =""quote ="\"'"dec ="." row.names,col.names,as.is FALSE,na.strings "NA", colClasses NA,nrows =-1, skip =0,check.names TRUE,fill !blank.lines.skip, 8在Windows中，为Rgui.exe创建一个快捷方式是比较有用的，在快捷方式“属性”的“起 始位置”中改变目录，然后用此快捷方式启动R时这个目录就会成为工作目录 9注意这几种方法的结果是有区别的：mydata$v1和mydata[,1]是向量， 而mydata["v1"]是数据框。后面(p.19)将会讲到关于处理对象的详情。 11
向量是一个变量，其意思也即人们通常认为的那样；因子是一个分类变 量；数组是一个k维的数据表；矩阵是数组的一个特例，其维数k = 2。注 意，数组或者矩阵中的所有元素都必须是同一种类型的；数据框是由一个 或几个向量和（或）因子构成，它们必须是等长的，但可以是不同的数据类 型；“ts”表示时间序列数据，它包含一些额外的属性，例如频率和时间； 列表可以包含任何类型的对象，包括列表！ 对于一个向量，用它的类型和长度足够描述数据；而对其它的对象则另 需一些额外信息，这些信息由外在的属性给出。这些属性中的是表示对象维 数的dim，比如一个2行2列的的矩阵，它的dim是一对数值[2,2]，但是其长度 是4。 3.2 在文件中读写数据 对于在文件读取和写入的工作，R使用工作目录来完成。可以使用命 令getwd() (获得工作目录 )来找到目录，使用命令setwd("C:/data") 或 者setwd("/home/paradis/R") 来改变目录。如果一个文件不在工作目录里 则必须给出它的路径8。 R可以用下面的函数读取存储在文本文件（ASCII）中的数据：read.table (其中有若干参数，见后文)，scan和read.fwf。R也可以读取以其他格式的 文件(Excel, SAS, SPSS, . . . ) 和访问SQL类型的数据库，但是基础包中并不 包含所需的这些函数。这些功能函数对于R的高级应用是十分有用的，但是我 们在这里将读取文件限定在ASCII格式。 函数read.table用来创建一个数据框，所以它是读取表格形式的数据的 主要方法。举例来说，对于一个名为data.dat的文件，命令： > mydata <- read.table("data.dat") 将创建一个数据框名为mydata，数据框中每个变量也都将被命名， 缺省值为V1, V2, . . .并且可以单独地访问每个变量，代码为：mydata$V1, mydata$V2, . . . , 或者用mydata["V1"], mydata["V2"], . . . , 或者还有一种方 法，mydata[, 1], mydata[,2 ], . . . 9 这里有一些选项的缺省值(即如果用户 不设定那么R将自动使用的值)见于下表： read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"’", dec = ".", row.names, col.names, as.is = FALSE, na.strings = "NA", colClasses = NA, nrows = -1, skip = 0, check.names = TRUE, fill = !blank.lines.skip, 8在Windows中，为Rgui.exe创建一个快捷方式是比较有用的，在快捷方式“属性”的“起 始位置”中改变目录，然后用此快捷方式启动R时这个目录就会成为工作目录 9注 意 这 几 种 方 法 的 结 果 是 有 区 别 的 ：mydata$V1和mydata[, 1]是 向 量 ， 而mydata["V1"]是数据框。后面(p. 19)将会讲到关于处理对象的详情。 11
strip.white FALSE,blank.lines.skip TRUE, comment.char ="#" file 文件名（包在"“内，或使用一个字符型变量），可能需要全路径 (注意即使是在Vindows下，符号\也不允许包含在内，必须用/替 换)，或者一个URL链接(http:/∥)（用URL对文件远程访问） header 一个逻辑值(FALSE or TRUE),用来反映这个文件的第一行是否包含 变量名 sep 文件中的字段分离符，例如对用制表符分隔的文件使用sp="\t” quote 指定用于包围字符型数据的字符 dec 用来表示小数点的字符 row.names 保存着行名的向量，或文件中一个变量的序号或名字，缺省时行号取 为1,2,3... col.names 指定列名的字符型向量（缺省值是：V1,V2,V3,·.) as.is 控制是否将字符型变量转化为因子型变量（如果值为FALSE),或者仍 将其保留为字符型(TUE)。a3.is可以是逻辑型，数值型或者字符 型向量，用来判断变量是否被保留为字符。 na.strings 代表缺失数据的值（转化为WA) colClasses 指定各列的数据类型的一个字符型向量 nrows 可以读取的最大行数（忽略负值） skip 在读取数据前跳过的行数 check.names 如果为IRUE,则检查变量名是否在R中有效 fill 如果为TUE且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补 strip.white 在sep已指定的情况下，如果为TUE,则删除字符型变量前后多余的 空格 blank.lines.skip 如果为IRUE,忽略空白行 comment.char ·个字符用来在数据文件中写注释，以这个字符开头的行将被忽略 (要禁用这个参数，可使用comment.char-n") read.table的几个变种因为使用了不同的缺省值可以用在几种不同情况 下： read.csv(file,header TRUE,sep =""quote="\"",dec=".", fill=TRUE,...) read.csv2(file,header TRUE,sep =";"quote="\"",dec=",", fill=TRUE,...) read.delim(file,header TRUE,sep ="\t",quote="\"",dec=".", fill=TRUE,...) read.delim2(file,header TRUE,sep ="\t",quote="\"",dec=",", fill=TRUE,...) 函数scan比read.table要更加灵活，它们的区别之一是前者可以指定变 量的类型，例如： 12
strip.white = FALSE, blank.lines.skip = TRUE, comment.char = "#") file 文件名（包在""内，或使用一个字符型变量），可能需要全路径 （注意即使是在Windows下，符号\ 也不允许包含在内，必须用／替 换），或者一个URL链接（http://...）（用URL对文件远程访问） header 一个逻辑值(FALSE or TRUE)，用来反映这个文件的第一行是否包含 变量名 sep 文件中的字段分离符，例如对用制表符分隔的文件使用sep="\t" quote 指定用于包围字符型数据的字符 dec 用来表示小数点的字符 row.names 保存着行名的向量,或文件中一个变量的序号或名字,缺省时行号取 为1, 2, 3, . . . col.names 指定列名的字符型向量(缺省值是：V1, V2, V3, . . . ) as.is 控制是否将字符型变量转化为因子型变量(如果值为FALSE)，或者仍 将其保留为字符型（TRUE）。as.is可以是逻辑型，数值型或者字符 型向量，用来判断变量是否被保留为字符。 na.strings 代表缺失数据的值(转化为NA) colClasses 指定各列的数据类型的一个字符型向量 nrows 可以读取的最大行数(忽略负值) skip 在读取数据前跳过的行数 check.names 如果为TRUE，则检查变量名是否在R中有效 fill 如果为TRUE且非所有的行中变量数目相同，则用空白填补 strip.white 在sep已指定的情况下，如果为TRUE，则删除字符型变量前后多余的 空格 blank.lines.skip 如果为TRUE，忽略空白行 comment.char 一个字符用来在数据文件中写注释，以这个字符开头的行将被忽略 （要禁用这个参数，可使用comment.char = ""） read.table的几个变种因为使用了不同的缺省值可以用在几种不同情况 下： read.csv(file, header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".", fill = TRUE, ...) read.csv2(file, header = TRUE, sep = ";", quote="\"", dec=",", fill = TRUE, ...) read.delim(file, header = TRUE, sep = "\t", quote="\"", dec=".", fill = TRUE, ...) read.delim2(file, header = TRUE, sep = "\t", quote="\"", dec=",", fill = TRUE, ...) 函数scan比read.table要更加灵活，它们的区别之一是前者可以指定变 量的类型，例如： 12