R语言入门笔记：第一节，快速了解R语言——文件与基础操作

目录

• 关于 R 语言的简单介绍
  
• 到什么地方去找 R 语言的教程
  
• R 语言的基本语法
  
• 文件与路径
  
  
  
  • 为什么要注意路径问题？
    
  • 关于文件格式
    
    
    
    • R Script 与 R Markdown
      
    • R Script
      
    • R Markdown
      
      
      
      • YAML 头部
        
      • Markdown 文档部分
        
      • 可运行的代码块
        
      
      
    
    
  
  

关于 R 语言的简单介绍

上一期 R 语言入门笔记里面我简单介绍了 R 语言的安装和使用方法，以及各项避免踩坑的注意事项。我想把这个系列的笔记持续写下去。
这份笔记只是我的 R 语言入门学习笔记，而不是一套 R 语言教程。换句话说：这份笔记不会事无巨细地介绍 R 语言的逐项细节，毕竟现在网上有关R的教程已经非常多了。这份笔记主要是针对 R 语言学习过程中各个容易掉进去的坑进行规避，以及根据我自身的经验提供一些学习思路。
首先，R 语言是一门特殊的、专用于统计分析和建模的编程语言。一般情况下，我猜测大家学习R语言主要可能是因为出于以下的原因：

• 主要从事统计分析的工作，将R语言作为自己的主力编程语言
  
• 主力编程语言不足以应对复杂的统计分析问题，需要 R 的辅助
  
• 你不知道，因为你只是一个普通的苦逼医学生，而身边的医学生都在使用 R
  

我个人比较符合第二种情况。我通常使用 Python，R 则是刚刚开始学习。因此我也希望能和这份笔记的读者们共同进步。
到什么地方去找 R 语言的教程

考虑到 R 语言是专为统计分析设计的编程语言，所以 R 语言的许多机制也和统计分析本身有关。
首先需要掌握一些有关统计分析的基本概念。一旦熟悉了统计分析的基本概念，就能基本了解R语言能够帮助你完成哪些功能（统计分析需要的那些计算机功能，R 语言几乎都可以实现。）
首先，如果是想要了解一些有关统计分析的方法论，可以试试看这个 Bilibili 网课：统计分析轻松入门（2023修订版）。
关于 R 语言本身的学习，Bilibili 平台上有一些不错的网课可供参考：

• 人话R语言教程
  
• 【R语言入门】小白速成与实践 全30课
  

教材的话，我找到的这个 四川师范大学研究生公选课《数据科学中的R语言》 看上去也很不错。
R 语言的基本语法

略。
……别人的教程都写过了，我干嘛还要再写一遍？
哎，跳过。
文件与路径

为什么要注意路径问题？

初次体验 R Studio 的时候，一大印象就是没有非常轻便稳定的路径管理，因为 R Studio 中终端并不会默认在工作空间里开启。
相比较其他我常用的 IDE 而言，如果是在 Visual Studio Code 中移动工作空间，只需要直接关闭IDE然后直接在电脑上打开另一个文件夹，右键，选择“在 Visual Studio Code 中打开”就可以很容易地在相应的工作目录运行和调试程序。但是对于 R Studio，即使你把右下角的 Files 栏切换到了正确的工作区目录（以防止新人不了解：就是你堆放数据文件和代码脚本的文件夹），你的终端还是在原来的那个目录里面。你这个时候去敲R的实时交互命令读取某个路径下的数据，或者运行 R 的代码文件读取数据，就要报错。
遇到这种情况，如果你不想在 R 命令行里面通过敲命令再切换一次，可以考虑将所有 R 语言编程活动都变成一个个独立的项目去管理。尝试在 R Studio 右上角点击 Files，然后新建一个 R 项目，下次打开代码直接点击后缀名为 *.Rproj 的项目文件，就能正确打开 R Studio 并切换正确的工作目录。
关于文件格式

R Script 与 R Markdown

R语言的代码最常见的主要有两种文件格式：原生的R语言脚本文件（R Script），以及 R Markdown，一种R语言和Markdown相互交替书写、分段运行的奇特代码。R Script 和 R Markdown 相当于 Python 中的 *.py 脚本和 Jupyter Notebook 的关系。
R Script

R Script 是 R 语言的脚本，就是正常编写代码的方式。
主流的 R 语言的代码规范可以参照 Google的R语言编码风格指南（Google’s R Style Guide）。比如在 R Script 中 R 语言代码可以分节，用小节标题前后四个 # 加空格分割的形式：

1. #### hello world ####
3. # This is a hello world program in R
4. print("hello, world")

复制代码

如果你有一个R脚本文件（比如 hello.R），你可以使用 source() 函数来加载它的内容到当前的工作空间中。这相当于在当前环境中运行这个文件的所有代码。

1. # 假设你有一个 hello.R 文件
2. # 定义了 Hello() 函数
3. source("hello.R")
4. Hello()

复制代码

这样，definitions.R 中定义的所有函数和变量都会加载到当前的工作空间中，你可以在其他文件中使用它们。
有时你可能不希望加载所有定义到全局环境中，可以通过设置 source() 的 local 参数来控制代码加载到局部环境中。
[code]local_env