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- 添加行和列总计
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- 进行选择电子表格让您能够执行各种“如果？ “分析。这样做的一种方法是在电子表格中使用if（）函数。 R还具有if（）函数，但它主要用于脚本中的流量控制。因为您通常要对R中的整个向量执行计算，所以使用ifelse（）函数通常更合适。
- 你可以在在R中有两种方法：
- 移位列或行
- 虹膜[！使用查找表
- 对于稍微复杂的表格 - 也就是说，具有两个以上交叉分类因子的表格 - 使用聚合（）函数： >>集合（hp〜cyl + gear + am，mtcars，mean）柱面齿轮hp 1 4 3 0 97. 00000 2 6 3 0 107. 50000 3 8 3 0 194. 16667 4 4 4 0 78. 50000 5 6 4 0 123. 00000 6 4 4 1 75. 16667 7 6 4 1 110. 00000 8 4 5 1 102. 00000 9 6 5 1 175. 00000 10 8 5 1 299. 50000
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电子表格可能是使用最广泛的PC应用程序之一 - 出于很好的理由：电子表格使得在表格上执行计算和其他操作变得非常容易数据。但是电子表格也会带来一些风险：它们很容易腐败，很难调试。好消息是，您可以使用R来完成许多与电子表格相同的操作。
添加行和列总计
<！ --1 - >您可能经常在电子表格中执行的一项任务是计算行或列总计。最简单的方法是使用函数rowSums（）和colSums（）。同样，使用rowMeans（）和colMeans（）来计算均值。
在内置的数据集虹膜上试试。首先，删除第五列，因为它包含描述虹膜种类的文本：
虹膜。 num < - iris [，-5]
然后计算每列的总和和平均值：
colSums（iris。num）> colMeans（iris。num）
这两个函数非常方便，但是可能需要为每一列或每行计算一些其他的统计量。遍历数组或数据框的行或列是一种简单的方法：apply（）函数。例如，获取列的最小值与对数据的第二维应用min（）函数相同： >> apply（iris。num，2，min）> apply（iris。num，2，最大）
格式化数字
trim
-
： 一个逻辑值。如果为FALSE，则会添加空格，以便将结果右对齐。如果为TRUE，则取消前导空格。 数字
-
： 要显示的数字值的有效位数。 nsmall
-
： 小数点后的最小位数。 另外，可以用小数点控制小数点的格式。标记，间隔
之前的标记与 小数点之间的标记。标记， 之后的间隔 之间的标记小数点。标记。 例如，您可以用逗号作为小数点，空格作为大标记，点作为小标记打印数字12345. 6789：
格式（12345。6789，digits = 9，decimal。标记=“，”，+大。标记=“”，小。标记=“。”，小。区间= 3）[1]“12 345，678. 9”
作为一个更实际的例子，使用mtcars中某些列的方法，然后用小数点后两位数字打印结果，使用以下命令： >> x format（x，digits = 2，nsmall = 2）mpg cyl disp hp“20。09“”6. 19“”230。 72“”146。 69“
请注意，结果不再是一个数字，而是一个文本字符串。所以，当你使用数字格式时要小心 - 这应该是你的报告工作流程的最后一步。
如果您熟悉使用类似于C或C ++的语言进行编程，那么您也可能会发现sprintf（）函数有用。这个包装允许你把你的格式化的数字直接粘贴到一个字符串中。
以下是将数字转换为百分比的示例： >> x sprintf（“％。1f %%”，100 * x）[1]“50。 0％“”51。 0％“”52。 0％“”53。 0％“”54。 0％“”55。 0％“
这就是它的作用：sprintf（）的第一个参数表示格式 - 在本例中为”％“。 1f %%“。格式参数使用特殊的文字，表示函数应该用一个变量替换这个文字，并应用一些格式。文字始终以％符号开始。所以，在这种情况下，％。 1f表示将第一个提供的值格式化为小数点后一位的固定点值，%%是一个文本，表示打印％。
将某些数字格式化为货币 - 在这种情况下，美元 - 使用：
设置。种子（1）> x sprintf（“$％3。2f”，x）[1]“$ 265. 51”“$ 372. 12”“$ 572. 85”“$ 908. 21”“$ 201 68 “
sprintf（）函数为您提供了一种将任何变量的值粘贴到字符串中的替代方法： >> stuff price sprintf（”％s cost $％3。2f“，stuff，price）[1]“面包花费$ 2.10”“cookies花费$ 4.00”
这里发生的是，因为你向sprintf（）提供了两个向量（每个都有两个元素），所以你的结果是一个有两个元素的向量。 R遍历元素并将它们放入sprintf（）文字中。
你可以使用paste（）和format（）来做所有事情，你可以用sprintf（）来完成，所以你不需要使用它。但是，当你这样做，它可以简化你的代码。
排序数据
要对R中的数据进行排序，请使用sort（）或order（）函数。
要按列hp的递增或递减顺序对数据帧mtcars进行排序，请使用以下命令：
使用if
进行选择电子表格让您能够执行各种“如果？ “分析。这样做的一种方法是在电子表格中使用if（）函数。 R还具有if（）函数，但它主要用于脚本中的流量控制。因为您通常要对R中的整个向量执行计算，所以使用ifelse（）函数通常更合适。
下面是使用ifelse（）在数据集mtcars中标识具有高燃料效率的汽车的示例： >> mtcars < - transform（mtcars，+ mpgClass = ifelse（mpg mtcars [mtcars $ mpgClass ==“High” ，]
计算条件合计
你可能在Excel中做了很多其他的事情，是用函数sumif（）和countif（）计算条件和和计数。
你可以在在R中有两种方法：
使用ifelse。
简单地计算一部分数据的兴趣度量。假设您想计算mtcars中的燃油效率条件平均值。你用mean（）函数做这个。现在，为了获得150马力门槛两侧的燃油效率，请尝试以下方法：
（mtcars，mean（mpg））[1] 20. 09062> with（mtcars，mean（mpg [hp with（mtcars，mean（mpg [hp> = 150]））[1] 15. 40667
计算向量中的元素个数与询问其长度是一样的，这意味着Excel函数countif ）具有长度为R的等效长度（）： >>（mtcars，长度（mpg [hp> 150]））[1] 13
移位列或行
有时需要将数据在R中，转置矩阵的函数为t（）： >> xx [，1] [，2] [，3] [1，] 1 5 9 [2，] 2为了得到矩阵的转置，使用t（）： >> t（x）[，1] [，2] [， 3] [，4] [1，] 1 2 3 4 [2，] 5 6 7 8 [3，] 9 10 11 12
你也可以用t（）来转置数据帧，但是当你做这个转换的结果总是一个矩阵（或数组），因为数组总是只有一个类型的变量，如数字或字符，结果的变量类型可能不是你所期望的。
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查找唯一或重复的值
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要识别数据中的所有唯一值，请使用unique（）函数。尝试在mtcars中找到唯一的气缸数值： >> unique（mtcars $ cyl）[1] 6 4 8
有时您想知道数据的哪些值是重复的。根据您的情况，这些重复项将是有效的，但有时重复项可能表示数据输入问题。
识别重复条目的功能是重复的（）。在内置的数据集虹膜中，第143行有一个重复的行。试一试：
dupes head（dupes）[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE> which（dupes）[1] 143> iris [笨蛋，]脓疱。长度Sepal。宽花瓣。长的花瓣。 Width Species 143 5. 8 2. 7 5. 1 1. 9 virginica
因为duplicate（）的结果是一个逻辑向量，所以可以用它作为索引从数据中删除行。要做到这一点，使用否定运算符 - 感叹号（如！dupes）：
虹膜[！使用查找表
在电子表格应用程序（如Excel）中，可以使用函数vlookup或索引和匹配的组合创建查找表。在R中，使用merge（）或match（）可能会很方便。 match（）函数返回一个与查找值匹配的元素位置的向量。
例如，要在mtcars的行名称中找到元素“Toyota Corolla”的位置，请尝试以下操作： >> index index [1] 20> mtcars [index，1：4] mpg cyl disp hp Toyota Corolla 33. 9 4 71. 1 65
使用数据透视表
对于R中的简单表，可以使用tapply（）函数实现类似的结果，以便在Excel中透视表。下面是使用tapply（）计算具有不同数量的汽缸和齿轮的汽车的平均hp的示例：
（mtcars，tapply（hp，list（cyl，gear），mean））3 4 5 4 97。 0000 76. 0 102. 0 6 107. 5000 116. 5 175. 0 8 194. 1667 NA 299. 5
对于稍微复杂的表格 - 也就是说，具有两个以上交叉分类因子的表格 - 使用聚合（）函数： >>集合（hp〜cyl + gear + am，mtcars，mean）柱面齿轮hp 1 4 3 0 97. 00000 2 6 3 0 107. 50000 3 8 3 0 194. 16667 4 4 4 0 78. 50000 5 6 4 0 123. 00000 6 4 4 1 75. 16667 7 6 4 1 110. 00000 8 4 5 1 102. 00000 9 6 5 1 175. 00000 10 8 5 1 299. 50000
使用目标寻找和求解器在R中，optimize（）函数为优化函数提供了一个相当简单的机制。假设你是公司的销售总监，你需要为你的产品设定最好的价格。换句话说，找到最大化收入的产品的价格。在经济学中，一个简单的定价模型指出，当价格上涨时，人们购买给定产品的数量会减少。这是一个非常简单的函数，具有以下行为： >> sales < - function（price）{100 - 0.5 * price}
预期收入仅为价格和预期销售额的乘积： >>收入< - 函数（价格）{价格*销售（价格）}
您可以使用curve（）函数绘制连续函数。这需要一个函数作为输入并产生一个图。尝试使用curve（）函数绘制销售和收入的行为，从$ 50到$ 150变动价格：
oldpar曲线（销售，从= 50到= 150，xname =“price”，main =“Sales “）>曲线（收入，从= 50，到= 150，xname =”价格“，main =”收入“）> par（oldpar）
您的结果应该看起来类似于此。预期销售和收入的模型。你有一个销售和收入的工作模式。你可以立即看到有一个最大的收入点。接下来，使用R函数optimize（）来查找该最大值。要使用optimize（），你需要告诉它使用哪个函数（在这种情况下，是收益（）），以及间隔（在这种情况下，价格在50和150之间）。默认情况下，optimize（）搜索最小值，所以在这种情况下，你必须告诉它搜索最大值： >> optimize（revenue，interval = c（50,150），maximum = TRUE）$ maximum [1] 100 $ objective [1] 5000
你去了。收取$ 100的价格，并期望获得$ 5,000美元的收入。
