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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
## R语言中的加法函数
add4 <- function(x, y) {
x + y
}
一个复杂一些的R语言程序
## R语言程序
add2 <- function(x, y) {
x + y
}
above10 <- function(x) {
use <- x > 10
x[use]
}
above <- function(x, n) {
use <- x>n
x[use]
}
columnmean <- function(y) {
nc <- ncol(y) ##列数
means <-numeric(nc) ##零向量 1 * nc
for(i in 1:nc) {
means[i] <- mean(y[, i], na.rm = removeNA)
} ##for
means
}
补充：R语言常用函数总结大全
今天把R常用函数大体汇总了一下，其中包括一般数学函数，统计函数，概率函数，字符处理函数，以及一些其他函数；
1. 数学函数
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函数
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作用
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abs()
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绝对值
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sqrt()
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平方根
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ceiling(x)
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不小于x的最小整数
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floor(x)
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不大于x的最大整数
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round(x, digits=n)
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将x舍入为指定位的小数
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signif(x, digits=n)
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将X舍入为指定的有效数字位数
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2. 统计函数
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函数
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作用
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mean(x)
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平均值
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median(x)
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中位数
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sd(x)
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标准差
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var(x)
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方差
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quantile(x, probs)
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求分位数，x为待求分位数的数值型向量，probs是一个由[0，1]的概率值组成的数值型向量
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range(x)
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求值域
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sum(x)
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求和
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min(x)
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求最小值
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max(x)
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求最大值
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scale(x, center=TRUE,scale=TRUE)
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以数据对象x按列进行中心化或标准化，center=TRUE表示数据中心化，scale=TRUE表示数据标准化
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diff(x, lag=n)
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滞后差分，lag用以指定滞后几项，默认为1
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difftime(time1,time2,units=c(“auto”,”secs”,”mins”,”hours”,”days”,”weeks”))
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计算时间间隔，并以星期，天，时，分，秒来表示
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3. 概率函数
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分布名称
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缩写
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beta分布
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beta
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二项分布
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binom
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柯西分布
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Cauchy
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卡方分布
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chisp
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指数分布
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exp
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F分布
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f
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gamma分布
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gamma
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几何分布
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geom
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超几何分布
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hyper
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对数正态分布
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lnorm
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logistics分布
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logis
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多项分布
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multinom
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负二项分布
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nbinom
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正态分布
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norm
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泊松分布
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pois
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Wilcoxon分布
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signrank
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t分布
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t
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均匀分布
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unif
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weibull分布
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weibull
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Wilcoxon秩和分布
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Wilcox
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在R中，函数函数行如：[x][function]。其中x表示指分布的某一方面，function表示分布名称的缩写。
d->密度函数(density)
p->分布函数(distribution function)
q->分位数函数（quantile function）
r->生成随机数函数
4. 字符处理函数
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函数
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作用
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nchar
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计算字符数量
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substr(x,start,stop)
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提取或替换一个字符向量中的字串
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grep()
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正则表达式函数，用于查找。
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sub()
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正则表达式函数,用于替换
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strsplit(x,split,fixed=FALSE)
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在splits处分隔字符向量x中的元素
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paste( )
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连接字符串，sep为分隔符
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toupper( )
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小写字母转大写
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tolower( )
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大写字母转小写
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5. 其他实用函数
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函数
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作用
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length(x)
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获取对象x的长度
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seq(fom,to,by)
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生成一个从from到to间隔为by的序列
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rep(x,n)
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将x重复n遍
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cut(x,n)
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将x分隔为有着N个水平的因子
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pretty(x,n)
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创建分割点，将x分隔成n个区间
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cat(x,file,append)
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连接x对象，并将其输出到屏幕或文件中。
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rownames()
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修改行数据框行变量名
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colnames
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修改行数据框列变量名
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cbind
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根据列进行合并，前提是所有数据行数相等。
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rbind
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根据行进行合并，要求所有数据列数是相同的才能用rbind.
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runif(n, min, max )
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生成n个大于min，小于max的随机数
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rnorm(n, mean, sd )
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生成n个平均数为mean，标准差为sd的随机数
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以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持社区。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。 | 
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