不知不覺，實習近一個月了，這期間，寫了一套數據分析代碼，初步學習了利用hugo建個人blog，雖然還沒建起來。。。

學習了他人的code，發現自己在寫代碼中有一些不好的毛病：不能打開腦洞使用更多方便的函數或者命令。

因此現總結一下自己平時不習慣用的但是非常實用的命令，爭取以後寫code時消化進去。

首先是data.frame:

1、data$.. replace data[ , ] （你總是喜歡用矩陣的模式使用data.frame，那還要data.frame幹什麽！）

2、dat = A==B 此時dat中是 邏輯符 但是可以直接進行 cor（）運算 因此無需進行0，1的替換

另外，除非需要知道其TURE的位置，否則無需使用 which()函數。

另引謝大大的一段話--------------

R 裏面有個 which() 函數，我感覺很多人一旦學了就忘不了，總是想用。它可以把邏輯向量轉化為整數向量，這些整數表示哪些位置上的值是 TRUE，如 which(c(F, T, F)) 就會返回 2。我見過好些人在用下標索引的時候硬生生把邏輯向量用 which() 轉一下，比如 x[which(y)]（y 是邏輯向量），這個 which() 的調用完全沒必要，因為 R 有三種索引方式：整數值、邏輯值、字符（名字）。

3、is.na() （所以不要再用什麽which(dat=="NA")...)

4、merge() （合並data.frame大殺器。你就是傻，天天cbind rbind的。。！！！）

5、dat=c() （循環合並數據的時候，不要建矩陣 建空向量）

6、quantile(dat,c(seq(0,1,1/20)) (喲喲喲，你懂得不，取截斷點）

7、!duplicated()

8、cut() 按某數據點切分數據 並可命名，使用lables

9、corr <- tibble::rownames_to_column(corr) #將行名轉為顯式向量

10、最後！敲重點了！！！！

不要填空矩陣了好不好啊，好不好？！！！

如果運算結果具有相同的行數，我們就直接給命名放入data.frame，

不然填了空矩陣你還得給矩陣命名還得給轉成data.frame你是不是傻。

甩個例子：

 dat = data.frame(cbind(option,Nopt=Noption,popt=poption,dis_rbi,disp),
                       stringsAsFactors = FALSE);

函數：

1、source() 給我用起來這個！開發什麽包，以後有能耐了再說吧，先把source用起來

  source(‘路徑.R‘,local=TRUE)

2、所以沒事你就多學學包，看看人家的函數咋寫的，看什麽看的劇。。

3、detach() 所以這個幹啥使的。。不detach又能怎麽樣我呢。。

4、這玩意絕對好用哦，省的你各種排序找相同~

substr("abcdef", 2, 4)
[1] "bcd

暫時這麽多，關於ggplot2的明天再說心得。

工作小結 8.10