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获得帮助之 邮件列表和知识库
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获得帮助之 内置函数
?mean # help(mean)的缩写
example(mean) #查看例子
不知道自己要找的函数是什么，比如想知道如何拟合模型，通过键入??"fitting linear model" #help.search("fitting linear model")缩写，
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write.csv() #逗号分隔， 点号小数点。Excel
write.csv2() #冒号分隔， 逗号小数点。Excel
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导出包foreign：SAS PASS STAT
write.table()
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arge（read.table（）） #查看read.table（）的参数及其默认值
header
sep #分隔符形式
dec #小数点的表示方式
na.strings #缺失值形式
nrows #需要读取多少行（列名不包括）
skip #跳过多少行
comment.char #注释形式
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Excel特殊
数据导入包
library（）
Hmisc包 #导入SPSS数据
read.table()读取数据，文件第一行为列名时参数header = TRUE
getwd（） #显示当前路径
setwd（） #设定当前路径
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中括号【】 #向量索引抽取
逻辑索引index
c函数的活用
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seq #等分构造向量
rep #重复构造向量
c #连接构造向量
rbind #已有矩阵当作行，组合
cbind #把列组合成矩阵
matrix #默认按照列合成；byrow=TRUE即变为逐行构造
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http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/. 知识库查看全部
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数据量小可以用aggregate，如果数据量很大，tapply 和 by 的运行速度比aggregate快一个数量级，此时用tapply 更胜一筹，用$太麻烦，可以用attach函数，但是用完要记得用detach解绑。
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类似于EXCEL的数据透视表功能以及MySql的group by 功能，不过R的聚合分组更强大，三种方法比较下来，aggregate比较好，结构清晰，结果也一目了然。
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导入数据 分别为 列名 缺失值 注释行 小数点
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~ 左边是因变量 右边是自变量
把mean 作用到gender分的组中数据
by()函数 得到的结果是特殊的by类型格式
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正则 就是 有可能的类型给规定出来
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na.rm= ture 计算时候 移除所有缺失值
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