本篇文章给大家分享的是有关R语言入门及描述性统计分析的方法是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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今天要给大家讲讲R语言，主要是入门基础及简单的统计分析入门。

R语言其实算是我正式接触编程语言的第一门语言，大学学的C++，matlab简直是水到家了。所以刚开始学R语言的时候，我很痛苦，你知道吗。大约经历了1个月的磨合期，逐渐对R有了点认识，知道怎么去学了，都有哪些东西，当然最开始还是找度娘，看什么书，怎么安装等等之类的abc的问题。和大多数人学习的入门书籍一样，我也是从《R语言实战》这本书开始的，但是现在看来，我觉得这本书，只需要看前7章的内容就可以了，因为后面的是涉及到具体模型的内容，如果你没有一个具体的实际问题去解决的话，学了也作用不大，毕竟我们不是为了考试。好了，先扯这么多，下面进入正题。

# 如何使用R

## 安装

Windows

下载地址： 

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/

Windows的安装比较简单了，.exe文件，基本都是next就ok了。

需要说的是，有时候我们需要使用某个package的时候，R报错说不支持当前R版本，这时候，就需要安装比较老的R版本，这里给一个旧版本的R链接，需要哪个版本的可以直接下。

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/

还有一个问题，就是怎么更新R，现在R的最新版本是3.4.1.那么当下一个版本出来的时候，怎么更新呢。最笨的办法就是下载新版本，然后把旧版本卸载了。但是当你使用了一段时间R以后，必然会安装很多个packages，R安装包并不大，但是加上packages的话，总共就很大了，我记得我最多的时候，安装了好几百个packages。这里要教大家一招是，在卸载R之前，把R安装目录中的library文件夹先复制出来另存，然后安装完新版本的R以后，在把其中的文件复制到新安装的library文件夹下面。一般在windows中，R的安装目录默认为：

C:\ProgramFiles\R\R-3.4.0\library

然后是怎么在Ubuntu中安装，也可以参考文档：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/README.html

依次执行下面三条命令，就ok了。

sudo apt-get update

sudo apt-get install r-base

sudo apt-get install r-base-dev

然后，在Ubuntu中安装完R之后，直接在shell里面输入R，就会进入到R环境中，但是这样写代码是很累的，所以这里推荐大家使用Sublim Text 作为R的Ubuntu中的IDE。环境搭建也很简单，主要是安装SublimeREPL这个拓展包，在sublim中快捷键Ctrl+shift+P输入install，会出来install package，然后输入SublimeREPL就可以安装了。安装完了以后，在

Preferences > Package Settings >SublimeREPL > Settings-User

输入以下内容：

{

   "default_extend_env": {"PATH": "{PATH}; 这里写你的安装目录"},

   "show_transferred_text": true

}

在windows在还有一个工具可以使用，就是R的IDE，相比于Python的IDE数量，比较好用的IDE也就是Rstudio了。，直接下载安装就对了。

地址：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

关于Rstudio的使用，我就想说一个问题，怎么设置R的编译器。选择

Tools—>Global options

可以选择不同的R版本，尤其是对于安装了不同版本的R用户来说，就很关键。当然如果你只安装了一个版本的R，是不需要设置的，Rstudio在安装的时候，会自动帮我们设置好。

好，其他的都可以先不用管，到这里环境就搭好了。

然后对于入门来说，基本的R概念，变量，数据结构等今天就不展开讲了，下面讲几种R中进行描述性统计分析的方法。什么是描述性统计分析呢？简单说就是根据样本计算样本统计量。比如均值，最大值，最小值，方差，分位数，偏度，蜂度等。然后通过例子，你也可以大致了解一下，R语言的一些使用方法和特点。

R中单行注释用#来表示，不支持多行注释，如果要多行注释，只能使用多个#。还有一个要说的是，Rstudio中多行注释的快捷键是Ctrl+Shift+C，取消注释也是Ctrl+Shift+C。关于快键键，强烈推荐大家自己去百度一下，把常用的记住，可以提高效率。

# 设置R工作目录，setwd

setwd("F:/R_learn/")

# R语言的强大之处很重要的原因是R有很多packages，

# 这些Packages给我们提供了非常便利的工具。所以首先要

# 学会怎么安装 packages，用下面这个命令，相当于Python的pip install 。

install.packages("psych")

# 安装好了以后，就需要加载进来，相当于Python的import。

library(psych)

# 读取csv文件，R

test_data <-read.csv("da.csv", header = F, sep = ",")

# 查看数据类型

class(test_data)

# [1] "data.frame"

# 查看数据前5行

head(test_data)

# V1 V2 V3

# 1 25 26 27

# 2 36 37 38

# 3 47 48 49

# 4 58 59 60

# 5 69 70 71

# 6 80 81 82

# R中数据框的索引，使用美元符号，后面加列名。

col1 <- test_data$V1

# 描述性统计分析

summary(col1)

# Min. 1st Qu.  Median   Mean 3rd Qu.    Max.

# 25.00  44.25   63.50   63.50  82.75  102.00

summary(test_data)

# V1               V2               V3       

# Min.  : 25.00   Min.   : 26.00  Min.   : 27.00 

# 1st Qu.: 44.25   1st Qu.: 45.25   1st Qu.: 46.25 

# Median : 63.50   Median : 64.50   Median : 65.50 

# Mean  : 63.50   Mean   : 64.50  Mean   : 65.50 

# 3rd Qu.: 82.75   3rd Qu.: 83.75   3rd Qu.: 84.75 

# Max.  :102.00   Max.   :103.00  Max.   :104.00

# 然后我们使用psych包提供的另外一个函数，看一下

describe(col1)

# vars n mean    sd median trimmed   mad min max range skew kurtosis   se

# 1   1 8 63.5 26.94   63.5    63.5 32.62 25 102    77    0   -1.65 9.53

describe(test_data)

# vars n mean    sd median trimmed   mad min max range skew kurtosis   se

# V1   1 8 63.5 26.94   63.5    63.5 32.62 25 102    77    0   -1.65 9.53

# V2   2 8 64.5 26.94   64.5    64.5 32.62 26 103    77    0   -1.65 9.53

# V3   3 8 65.5 26.94   65.5    65.5 32.62 27 104    77    0   -1.65 9.53

# 可以看到describe比summary多了几个，trimmed表示截尾均值，skew表示偏# 度， kurtosis表示峰度，se表示标准误差；

以上就是R语言入门及描述性统计分析的方法是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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