作为一门高级的数据分析语言，R语言不仅具有其它高级语言的自带大量内嵌函数的方便特性，而且它的一些函数更侧重于数据统计分析，成为越来越多的数据分析人员首选语言。下面就来列一下R中的一些常用函数。与matlab一样，作为第二个以向量式运算作为主要运算方式的编程语言，R的一些函数主要是针对向量的。

作用于向量

>x <- 1:10 >sum(x)    #对x中的元素求和
[1] 55
>length(x)    #返回x的长度
[1] 10
>prod(x)    #求x中所有元素的连乘积
[1] 3628800
> prod(2:10)    #求10的阶乘
[1] 3628800
>max(x)    #求x的最大值
[1] 10
>min(x)    #求x的最小值
[1] 1
>which.max(x)    #返回x中最大值的下标
[1] 10
>range(x)    #返回x的最值
[1]  1 10
>mean(x)    #返回x的均值
[1] 5.5
>median(x)    #返回x的中位数
[1] 5.5
>var(x)    #返回x的方差
[1] 9.166667
>sd(x)    #返回x的标准差
[1] 3.02765
>rev(x)    #对x中元素取逆序
[1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1
y <- c(2,1,4,3) >sort(y)    #返回y的排序
[1] 1 2 3 4
> cumsum(x)    #求累积和，返回一个向量，它的第i个元素是从x[1]到x[i]的和，这点与matlab一样
[1]  1  3  6 10 15 21 28 36 45 55
>cumprod(x)    #从左到右依次求累积
[1]       1       2       6      24     120     720    5040
[8]   40320  362880 3628800
>cummin(x)    #从左到右求累积最小值
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>match(x,y)    #返回y中与x中相同的元素在y中的位置
[1]  2  1  4  3 NA NA NA NA NA NA

矩阵拼接

>a <- matrix(c(1:12),2,6) >b <- matrix(c(13,36),3,6) >rbind(a,b)    #矩阵按行拼接
      [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]
[1,]    1    3    5    7    9   11
[2,]    2    4    6    8   10   12
[3,]   13   16   19   22   25   28
[4,]   14   17   20   23   26   29
[5,]   15   18   21   24   27   30
>cbind(a,b)    #按列拼接
Error in cbind(a, b) : number of rows of matrices must match (see arg 2)

显然，只有列数相同才能按行拼接，行数相同才能按列拼接。

缺失值处理

> z <- c(1,2,3,NA) > complete.cases(z)
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

没有缺失就标记为TRUE，否则标记为FALSE。

> ind <- complete.cases(z) >ind
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
> z[ind]
[1] 1 2 3

下面用na.omit()直接去掉缺失值，返回去掉缺失值后的向量。

> na.omit(z)
[1] 1 2 3    去除缺失值后
attr(,"na.action")
[1] 4
attr(,"class")
[1] "omit"

其它函数

> w <- 100000 > format(w,digits = 1,scientific = TRUE)    #返回科学计数值
[1] "1e+05"
>Sys.time()    #返回系统时间
[1] "2017-05-30 19:25:48 CST"
>format(Sys.time(),"%Y-%m-%d")    #返回标准时间格式
[1] "2017-02-22"
> format(Sys.time(),"%Y-%m-%d %A")
[1] "2017-05-30 星期二"
>ls()    #查看内存中所有变量
[1] "a" "b" "x" "y" "z"
>rm(x)    #从内存中清除变量x
>x
Error: object 'x' not found

清除内存所有变量

>rm(list = ls())
当然了，我们还可以自定义函数，现以一个小例子说明R中自定义函数的格式，比如我么要对一个数组求和：
>SUM<-function(num){
+x<-0
+for(i in 1:length(num)){
+x<-x+num(i) +} +return(x) +} >n=c(1:100)
>SUM(n)
[1] 5050

字符串处理函数

连接

> paste0('hello',' world!')
[1] "hello world!"

截取

substr(string,n1,n2)，截取n1位置开头，n2位置结束之间字符串。
> substr('123456',3,4)
[1] "34"

当然了，关于R语言正则表达式函数有很多，也很复杂，需要用时再去查找是一个好的选择。