R语言字母向量：
LETTERS: the 26 upper-case letters of the Roman alphabet;

letters: the 26 lower-case letters of the Roman alphabet;

month.abb: the three-letter abbreviations for the English month names;

month.name: the English names for the months of the year;

pi: the ratio of the circumference of a circle to its diameter.

> e <- LETTERS[seq(,26)]
> e
 [] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"

2. R语言下载函数
   download.file()函数
   download.file(url,destfile,method,quiet=FALSE,mode="w",cacheOK=TRUE,extra=getOption("download.file.extra"))
   url:字符串,必须http://,https://,ftp://,file://开头
   destfile:下载文件的保存地址,默认工作目录,file为保存文件名
   method:提供"internal","wget","curl","lynx","libcurl","wininet".windows上通常internal就能解决大多数的问题,少数搞不定的如Cygwin,gnuwin32用"wget",windows二进制文件用"curl".method对于Mac用户来说是都要设置的."lynx"主要针对historical interest
   quiet:TRUE-禁止状态消息,显示进度条
   mode:写入文件模式,只能在method="internal"时使用,"w"/"wb"(binary)/"a"(append)/"ab"
   cacheOK:是否接受服务器端的缓存值,对http://,https://使用.FALSE-尝试从站点获取副本,而不是从中间缓存中获取

   download.file("http://github.com/mgimond/Spatial/raw/master/Data/Income_schooling.zip",
              destfile = "Income_schooling.zip" , mode='wb')
   unzip("Income_schooling.zip", exdir = ".")
   file.remove("Income_schooling.zip")

3. for循环要注意使用:length(x)
4. 判断某向量中是否存在一个元素 if a %in% c()
5. R语言如何删除向量中指定的元素：
   例如打算从向量A中删除元素"a"，用match（）只获得了它第一次出现的索引下标，用which()获得全部"a"的索引下标。

   > A=c("a","c","e","b","d","a","b","d","f","e","g")
   > match("a",A)
   [] 
   > match(c("a"),A)
   [] 
   > which(A=="a")
   []  6

   而删除的操作仅需要进行在向量中写入负的索引下标即可，如删除所有的"a"：

   > B=A[-which(A=="a")]
   > B
   [] "c" "e" "b" "d" "b" "d" "f" "e" "g"

   如果是想删除多个元素，可以用循环来完成

   > C=A
   > a=c("a","b","g")
   > for(i in a){C=C[-which(C==i)]}
   > C
   [] "c" "e" "d" "d" "f" "e"

   6.R语言添加新的列，使用transform函数“`r

   frame <- transform(frame,sum=a+b,mean=(a+b)/2)
   > frame
   a b sum mean
    2  .0
   2 3 2   5  2.5
   3 5 3   8  4.0

   Dyplr包

   select() 从数据中选择列
   filter() 数据行的子集
   group_by() 汇总数据
   summarise() 汇总数据（计算汇总统计信息）
   arrange() 排序数据
   mutate() 创建新变量

dplyr可以方便地抽取数据框的子集。抽取行的子集函数有filter，distinct，sample_frac，sample_n，slice，top_n。抽取列的子集函数是select，可通过列名或选项函数进行选择

filter()函数只能将指定条件的观测筛选出来，并不能筛选出只关心的变量，为了弥补这个缺陷，可以使用select()函数筛选指定的变量，而且比subset()函数更灵活，而且选择变量的同时也可以重新命名变量。如果剔除某些变量的话，只需在变量前加上负号“-”。之所以说他比subset()函数灵活，是因为可以在select()函数传递如下参数：
starts_with(x, ignor.case = TRUE)#选择以字符x开头的变量

ends_with(x, ignor.case = TRUE)#选择以字符x结尾的变量

contains(x, ignor.case = TRUE)#选择所有包含x的变量

matches(x, ignor.case = TRUE)#选择匹配正则表达式的变量

num_range('x', :5, width = 2)#选择x0到x05的变量

one_of('x','y','z')#选择包含在声明变量中的

everything()#选择所有变量，一般调整数据集中变量顺序时使用

通过mulate()函数可以在原始数据集的基础上扩展新变量，类似于transform()函数，语法如下：

mutate(.data, …)

例子：
mutate(df2tbl, z = y^2 + y – 0)
同样可以进行数据扩展的还有transmute()函数，与mutate()函数不同的是，该函数扩展新变量的同时，将删除所有原始变量。
相关延展函数：transmute、mutate_all、mutate_if、mutate_at
mutate_all()——应用函数到所有列
将所有列转化为小写：

msleep %>%
  mutate_all(tolower)

mutate_if()——应用函数到满足条件的列
将所有 Double 型的列，转化为 Integer：

iris %>%
  mutate_if(is.double, as.integer)

使用 as.numeric 转为数字型时建议加上as.character

R语言中插入元素使用的是append()方法

a <- c(:0)
> append(x = a, , after = 5)
 []    2  3  4  5   6  7  8  9 0

assign函数是将数值赋值给保存在字符串变量中的变量名
lapply是用于把指定的待应用的函数应用于列表的每一个元素，并返回列表结构的输出

#应用lapply

exp = lapply(mylist, median)#median为我们将应用的函数，可以换成自己的函数

eval()可以把字符串转化成表达式来执行。
eval和parse结合使用，参数 text 等于要转化的字符串。

eval(parse(text ='LAB_Bm' ))

cat()函数向控制台输出打印内容，函数没有返回值（=返回值为NULL）；而print()函数在控制台输出打印的内容，同时返回输出内容。

有以下两个案例可以帮助理解他们之间的差异：

e的x次方exp(x)

mutate还有三个衍生函数:
mutate_at()； mutate_if()； mutate_all()
在官网上的关于这三个后缀的解释如下：
_all： affects every variable
_at： affects variables selected with a character vector or vars()
_if ： affects variables selected with a predicate function:
其中，all是针对所有列，at是针对特定的列，if的满足特定条件的列
参数如下：
mutate_all(.tbl, .funs, …)
mutate_if(.tbl, .predicate, .funs, …)
mutate_at(.tbl, .vars, .funs, …, .cols = NULL)

数据聚合

使用summarize()函数实现数据集聚合操作
min()：返回最小值

max()：返回最大值

mean()：返回均值

sum()：返回总和

sd()：返回标准差

median()：返回中位数

IQR()：返回四分位极差

n()：返回观测个数

n_distinct()：返回不同的观测个数

first()：返回第一个观测

last()：返回最后一个观测

nth()：返回n个观测

inner_join#內连
left_join#左连
right_join#右连
full_join#全连
semi_join#返回能够与y表匹配的x表所有记录
anti_join#返回无法与y表匹配的x表的所记录
intersect(x, y): x 和 y 的交集（按行）
union(x, y): x 和 y 的并集（按行）
setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中）