创建数据

#在相应位置新建文件夹
dir.create('E:/R/R lab/学R/r4r')
#将数据文件存进文件夹
write.csv(as.data.frame(t(matrix(co2,12,dimnames = list(month.abb,unique(floor(time(co2)))  )
))),file = 'E:/R/R lab/学R/r4r/co2.csv')

读取数据

R数据的导入与导出（http://pem.freeshell.org/math/R_data_import_export_zh.pdf）

#读取文件
mydata1 <- read.table(file = 'clipboard',header = T)
#找到文件所在位置（点击式），myfile1和myfile2存储的只是路径，不是文件内容
myfile1 <- file.choose()
myfile2 <- "E:\\R\\R lab\\学R\\r4r\\co2.csv"
mydata2 <- read.table(file = myfile2,header = T,sep = ',')
#read.csv()比read.table()更精简
mydata2 <- read.csv(file = myfile2)
mydata2 <- read.csv(file = "E:\\R\\R lab\\学R\\r4r\\co2.csv")

常见的符号

%/% 整除的商；
%%整除的余数；
round（）四舍五入；
trunc（）截取整数；
mod（）整除的余数

数据处理和作图

plot(mydata2)

任意两变量散点图

> #对于有名称的查询某行或某列的数据
> mydata2[,'Sep'][1] 313.68 314.00 314.83 316.11 316.05 316.54 317.66 318.48 319.10 320.18 322.22
[12] 322.93 323.20 324.68 327.35 327.27 328.40 329.14 331.42 332.60 333.75 335.72
[23] 336.52 337.81 339.69 340.90 342.92 344.68 346.27 348.55 349.64 350.82 352.05
[34] 352.94 353.67 355.84 358.11 359.51 360.24
mydata2$Sep

> #对矩阵行进行命名
> rownames(mydata2) <- mydata2$year
> rownames(mydata2)[1] "1959" "1960" "1961" "1962" "1963" "1964" "1965" "1966" "1967" "1968" "1969" "1970" "1971"
[14] "1972" "1973" "1974" "1975" "1976" "1977" "1978" "1979" "1980" "1981" "1982" "1983" "1984"
[27] "1985" "1986" "1987" "1988" "1989" "1990" "1991" "1992" "1993" "1994" "1995" "1996" "1997"

> colMeans(mydata2[,2:13])Jan      Feb      Mar      Apr      May      Jun      Jul      Aug      Sep      Oct 
336.4308 337.2033 338.0546 339.2944 339.8821 339.3282 337.9164 335.9579 334.2428 334.1692 Nov      Dec 
335.4679 336.6946 
> #对数据行计算均值,添加到mydata2的变量mean中去
> mydata2$mean<- rowMeans(mydata2[,2:13])
> #对数据行计算中值,添加到mydata2的变量median中去
> mydata2$median <- apply(X=mydata2[,2:13],FUN = median,MARGIN = 1)
> #任意相邻两行的差,diff()函数,后项减去前项
> diff(mydata2$Sep)[1]  0.32  0.83  1.28 -0.06  0.49  1.12  0.82  0.62  1.08  2.04  0.71  0.27  1.48  2.67 -0.08
[16]  1.13  0.74  2.28  1.18  1.15  1.97  0.80  1.29  1.88  1.21  2.02  1.76  1.59  2.28  1.09
[31]  1.18  1.23  0.89  0.73  2.17  2.27  1.40  0.73


#对数据行进行计算相邻两项的差,也就是计算每年中,下月减本月,少的是一月
apply(X=mydata2[,2:13],FUN = diff,MARGIN = 1)
#对数据列进行计算相邻两项的差,也就是计算每月中,下年减本年,少的是1959年
apply(X=mydata2[,2:13],FUN = diff,MARGIN = 2)

R不仅可以安装在本地，还可以从网络访问。在你的手机或电脑里打开浏览器，访问下面介绍的网站，就可以使用R语言了。

我们先来试试Ideone。（Ideone: http://ideone.com）打开这个网站后，输入

summary(co2) 
co2

点击Run!按钮运行，窗口下面就立刻显示运算结果。同时，可以让我们用浏览器来进行R编程和调试非常方便，免费注册账号后，就可以将代码保存在名下，方便调用，还支持把代码嵌入网页里，以便分享。

由于输入输出接口的限制，Ideone里的R语言不能读入外部数据，也不能实现作图。没关系，还有很多类似网站，能够满足不同的需求，例如r-fiddle（r-fiddle: http://www.r-fiddle.org）等。如果你有自己的服务器，那么还可以用RStudio的服务器版来搭建自己专属的R网站，你的地盘你做主。有了这些在线的R网站，随时随处都可以免费使用R,没有电脑就用手机。有R伴我走天涯，走到哪里都不怕。

大鵬志:http://dapengde.com/archives/tag/r
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