如题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
今天把R常用函数大体汇总了一下，其中包括一般数学函数，统计函数，概率函数，字符处理函数，以及一些其他函数；
1. 数学函数
函数
作用
abs()
绝对值
sqrt()
平方根
ceiling(x)
不小于x的最小整数
floor(x)
不大于x的最大整数
round(x, digits=n)
将x舍入为指定位的小数
signif(x, digits=n)
将X舍入为指定的有效数字位数
2. 统计函数
函数
作用
mean(x)
平均值
median(x)
中位数
sd(x)
标准差
var(x)
方差
quantile(x, probs)
求分位数，x为待求分位数的数值型向量，probs是一个由[0，1]的概率值组成的数值型向量
range(x)
求值域
sum(x)
求和
min(x)
求最小值
max(x)
求最大值
scale(x, center=TRUE,scale=TRUE)
以数据对象x按列进行中心化或标准化，center=TRUE表示数据中心化，scale=TRUE表示数据标准化
diff(x, lag=n)
滞后差分，lag用以指定滞后几项，默认为1
difftime(time1,time2,units=c(“auto”,”secs”,”mins”,”hours”,”days”,”weeks”))
计算时间间隔，并以星期，天，时，分，秒来表示
3. 概率函数
分布名称
缩写
beta分布
beta
二项分布
binom
柯西分布
Cauchy
卡方分布
chisp
指数分布
exp
F分布
f
gamma分布
gamma
几何分布
geom
超几何分布
hyper
对数正态分布
lnorm
logistics分布
logis
多项分布
multinom
负二项分布
nbinom
正态分布
norm
泊松分布
pois
Wilcoxon分布
signrank
t分布
t
均匀分布
unif
weibull分布
weibull
Wilcoxon秩和分布
Wilcox
在R中，函数函数行如：[x][function]。其中x表示指分布的某一方面，function表示分布名称的缩写。
d->密度函数(density)
p->分布函数(distribution function)
q->分位数函数（quantile function）
r->生成随机数函数
4. 字符处理函数
函数
作用
nchar
计算字符数量
substr(x,start,stop)
提取或替换一个字符向量中的字串
grep()
正则表达式函数，用于查找。
sub()
正则表达式函数,用于替换
strsplit(x,split,fixed=FALSE)
在splits处分隔字符向量x中的元素
paste( )
连接字符串，sep为分隔符
toupper( )
小写字母转大写
tolower( )
大写字母转小写
5. 其他实用函数
函数
作用
length(x)
获取对象x的长度
seq(fom,to,by)
生成一个从from到to间隔为by的序列
rep(x,n)
将x重复n遍
cut(x,n)
将x分隔为有着N个水平的因子
pretty(x,n)
创建分割点，将x分隔成n个区间
cat(x,file,append)
连接x对象，并将其输出到屏幕或文件中。
rownames()
修改行数据框行变量名
colnames
修改行数据框列变量名
cbind
根据列进行合并，前提是所有数据行数相等。
rbind
根据行进行合并，要求所有数据列数是相同的才能用rbind.
runif(n, min, max )
生成n个大于min，小于max的随机数
rnorm(n, mean, sd )
生成n个平均数为mean，标准差为sd的随机数
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老铁666
dd
dd
niubi
seq(from,to,by) 生成一个从from到to间隔为by的序列
rep(x,n) 将x重复n遍
runif(n, min, max )生成n个大于min，小于max的随机数
rnorm(n, mean, sd )生成n个平均数为mean，标准差为sd的随机数
sample(x,n,replace=TRUE)生成n个随机整数，允许重复
第一题最后两问，第二题最后一问，以及第三题速发
第一题
vowels <- str_count(words, "[aeiou]")
words[which(vowels == max(vowels))] # which() gives the TRUE indices of a logical object, allowing for array indices.
第二题速速
unique(unlist(str_extract_all(sentences, "\b[A-Za-z]{3,}s\b"))) %>%
head()
relig_income %>%
pivot_longer(!religion, names_to = "income", values_to = "count")
第二题