R语言purrr包列表操作速查指南

R语言命令速查手册，分为10大类进行整理：一、R的安装、加载与帮助查询；二、数据对象的类型与创建；三、数据的浏览与编辑；四、数据的运算；五、数据的存储与读取；六、程序命令；七、绘图函数；八、绘图参数；九、基本统计分析函数；十、高级统计分析函数。

使用程序包函数前需先导入程序包。 导入程序包命令：library(vegan)library(ade4) 程序包函数使用方法与R内置函数相同。

R语言速成指南：45分钟掌握数据分析利器 这份简洁的手册将带您快速了解R语言的核心功能，助您在短时间内掌握数据分析技能。 数据处理 数据导入与导出：学习如何从各种来源（如CSV、Excel、数据库）导入数据，以及将分析结果导出为不同格式。 数据清洗与整理：掌握数据清洗技巧，处理缺失值、异常值，并进行数据转换和重塑，为分析做好准备。 统计绘图 基础绘图：探索R语言强大的绘图系统，创建散点图、折线图、柱状图等常见图形。 高级绘图：学习使用ggplot2包创建精美且信息丰富的可视化效果，例如密度图、箱线图、热图等。 图形定制：掌握调整颜色、标签、标题、图例等图形元素的方法，使您的图表更具表现力和专业性。 数据分析 统计函数：了解并使用R语言丰富的统计函数库，进行描述性统计、假设检验、回归分析等。 高级函数：探索R语言函数式编程的强大功能，例如使用apply函数族进行高效的数据处理。 掌握这些核心技能，您将能够使用R语言进行数据分析、统计建模和可视化，开启您的数据科学之旅。

R语言是一种集统计分析和作图功能于一体的软件，由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立。它源自S语言，但两者在设计理念上有所不同。具体详情可参考Ihaka & Gentleman (1996)或R-FAQ文档。

R语言工作空间 在R语言中，所有创建的对象都存储在计算机内存的工作空间中。 ls() 函数用于列出当前工作空间中所有对象的名称。 rm() 函数用于从工作空间中删除指定对象。 例如，rm(object_name) 将删除名为 object_name 的对象。 rm(list=ls()) 将删除工作空间中的所有对象。 save.image() 函数用于保存当前工作空间的镜像，默认情况下保存为 .RData 文件。该文件包含当前工作空间中的所有对象，包括函数。 文件操作 sink() 函数可以将R的输出结果重定向到指定的文件中。 getwd() 函数用于显示当前的工作目录。 setwd() 函数用于设置当前的工作目录。 .RData 文件 .RData 文件是R语言用于保存工作空间镜像的二进制文件，它包含了当前工作空间中的所有对象，包括变量、函数、数据框等等。通过加载 .RData 文件，可以快速恢复之前的工作环境。

R语言SQL实战指南 本指南讲解如何在R语言中运用SQL，涵盖加载必要R包、R语言中SQL语法要点等。通过案例解析，帮助您快速掌握在R语言环境下进行数据操作的技巧。 核心内容： 加载R包: 演示如何加载DBI、RSQLite等R包，为SQL操作奠定基础。 R语言SQL语法: 详细解释R语言中SQL语法的特殊性，以及与标准SQL语法的差异，避免错误。 案例教学: 通过实际案例，展示如何在R语言中执行SQL查询、数据更新等操作，帮助您理解实际应用场景。

这份 R 语言快速入门指南, 以 PPT 形式呈现, 特别适合已经掌握其他编程语言的学习者使用。

R语言的raster包是一款强大的工具，专门用于处理地理空间数据，尤其是栅格数据的分析和建模。该包支持读取、写入、操作、分析和模型构建等功能，同时还能处理非常大的文件，确保了在大数据环境下的高效性。此外，它还提供了一些向量数据操作，如交集计算，使得在栅格和矢量数据之间进行转换和交互变得简单。 raster包依赖于sp包（版本大于等于1.2-0）和R语言（版本大于等于3.0.0），并建议安装rgdal（大于等于0.9-1）、rgeos（大于等于0.3-8）等扩展包，以增强其空间数据处理能力。此外，该包还链接到Rcpp，利用C++11标准来提高性能。raster包还与rasterVis、MASS、sf、testthat等包有交互，以实现更丰富的可视化和统计分析。包的主要功能包括： 读写数据：支持多种栅格数据格式，如GRASS ASCII、ASCII Grid、HDF5、NetCDF、GDAL兼容的任何格式等。 数据操作：提供了基本和高级的函数，如addLayer用于叠加栅格，adjacent用于查找相邻像素，aggregate用于数据聚合，alignExtent用于对齐栅格的范围等。 数据分析：支持统计分析、空间插值、趋势分析、空间自相关性测试等。 模型构建：可以创建空间模型，如景观生态学中的斑块分析、气候模型的模拟等。 处理大型文件：通过内存管理和分块技术，即使处理大型数据集也能保持高效。 向量操作：虽然主要处理栅格数据，但也有一定的向量数据支持，如几何对象的交集计算。 可视化：可以配合rasterVis包进行高质的栅格数据可视化，如颜色梯度图、热力图等。为了更好地学习和使用raster包，用户可以参考官方手册和教程。该包遵循GPL（>= 3）许可，如果有任何问题或发现bug，可以通过提交报告。开发者团队由多位专家组成，包括Robert J. Hijmans（创建者和主要作者）、Jacob van Etten、Michael Sumner等，并在CRAN上发布和维护。最新版本为3.1-5，发布日期为2020年4月18日。 raster包是R语言中处理地理空间栅格数据的基石，无论是数据预处理、分析，还是模型构建，都是不可或缺的工具。

SQL操作手册速查指南，包括基本表的定义、删除、修改，索引的建立和删除，查询、数据更新以及视图部分，是优秀的参考工具。