数据准备

df <- read.table(file = "D:/Documents/R wd/df.csv", header = T, sep = ",", colClasses = c(year = "character", nitrogen = "character", variety = "character", block = "character")) # 数据导入。
df # 查看数据。
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##    year nitrogen variety block   v1   v2  v3   v4
## 1  2020       N1       a     1 1.26 2.14 3.4 4.66
## 2  2020       N1       a     2 1.20 2.90 4.1 5.30
## 3  2020       N1       a     3 1.30 3.00 4.3 5.60
## 4  2020       N1       b     1 1.08 1.72 2.8 3.88
## 5  2020       N1       b     2 1.05 1.65 2.7 3.75
## 6  2020       N1       b     3 1.15 1.35 2.5 3.65
## 7  2020       N2       a     1 1.32 3.78 5.1 6.42
## 8  2020       N2       a     2 1.28 4.32 5.6 6.88
## 9  2020       N2       a     3 1.35 3.95 5.3 6.65
## 10 2020       N2       b     1 1.33 3.47 4.8 6.13
## 11 2020       N2       b     2 1.28 2.72 4.0 5.28
## 12 2020       N2       b     3 1.30 3.90 5.2 6.50
## 13 2021       N1       a     1 1.19 3.61 4.8 5.99
## 14 2021       N1       a     2 1.21 3.29 4.5 5.71
## 15 2021       N1       a     3 1.24 3.26 4.5 5.74
## 16 2021       N1       b     1 1.09 2.71 3.8 4.89
## 17 2021       N1       b     2 1.28 2.32 3.6 4.88
## 18 2021       N1       b     3 1.35 1.95 3.3 4.65
## 19 2021       N2       a     1 1.45 4.35 5.8 7.25
## 20 2021       N2       a     2 1.40 3.80 5.2 6.60
## 21 2021       N2       a     3 1.37 4.23 5.6 6.97
## 22 2021       N2       b     1 1.28 2.72 4.0 5.28
## 23 2021       N2       b     2 1.15 3.35 4.5 5.65
## 24 2021       N2       b     3 1.24 3.46 4.7 5.94
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第5章 高级数据管理

5.1 一个数据处理难题

5.2 数值和字符处理函数

5.2.1 数学函数

1、常见数学函数
常见数学函数运算。函数可以按照自己的需求进行套用。

abs(-5) # 返回绝对值。
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## [1] 5
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sqrt(5) # 返回平方根。
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## [1] 2.236068
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ceiling(c(0.78, 1.56, 3.58)) # 返回数据最小整数。
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## [1] 1 2 4
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floor(c(0.78, 1.56, 3.58)) # 返回数据最大整数。
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## [1] 0 1 3
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trunc(c(0.78, 1.56, 3.58)) # 向0的方向截取的整数部分。
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## [1] 0 1 3
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round(c(0.78, 1.56, 3.58), digits = 1) # 将数据舍入为1位小数。
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## [1] 0.8 1.6 3.6
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signif(c(0.78, 1.56, 3.58), digits = 1) # 将数据舍入为1的有效数字位数。
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## [1] 0.8 2.0 4.0
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log(5,2) # 对5取以2为底的对数。
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## [1] 2.321928
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log(10) # 自然对数。
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## [1] 2.302585
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log10(10) # 常用对数。
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## [1] 1
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exp(10) # 指数函数。
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## [1] 22026.47
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which.max(c(1, 5, 8, 2, 4, 3)) # 返回数据最大值元素的下标。
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## [1] 3
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which.min(c(1, 5, 8, 2, 4, 3)) # 返回数据最小值元素的下标。
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## [1] 1
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rev(c(1, 5, 8, 2, 4, 3)) # 将数据集数据逆序排列。
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## [1] 3 4 2 8 5 1
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sort(c(1, 5, 8, 2, 4, 3)) # 将数据集数据升序排列。
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## [1] 1 2 3 4 5 8
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cumsum(c(1, 5, 8, 2, 4, 3)) # 累积求和。返回一个向量，第i个元素是从1到i的和。
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## [1]  1  6 14 16 20 23
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cumprod(c(1, 5, 8, 2, 4, 3)) # 累积乘积。
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## [1]   1   5  40  80 320 960
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match(c(1, 5, 8, 2, 4, 3), c(1, 2, 3, 4)) # 返回一个和x的长度相同的向量，表示x中与y中元素相同的元素在y中的位置（没有则返回NA）。
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## [1]  1 NA NA  2  4  3
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which(df$v1 < 1.2) # which(x)返回一个包含x符合条件（当比较运算结果为真（TRUE）的下标的向量。
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## [1]  4  5  6 13 16 23
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table(c(1, 5, 8, 2, 4, 3, 2, 3, 2)) # 返回一个表格，给出y中重复元素的个数列表。
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## 
## 1 2 3 4 5 8 
## 1 3 2 1 1 1
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union(c(1, 5, 8, 2, 4, 3),c(1, 2, 3, 4)) # 求两个向量的并集。
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## [1] 1 5 8 2 4 3
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intersect(c(1, 5, 8, 2, 4, 3),c(1, 2, 3, 4)) # 求两个向量的交集。
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## [1] 1 2 4 3
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setdiff(c(1, 5, 8, 2, 4, 3),c(1, 2, 3, 4)) # 返回两个向量中的不同元素。
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## [1] 5 8
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setequal(c(1, 5, 8, 2, 4, 3),c(1, 2, 3, 4)) # 判断两个数据集是否相等。
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## [1] FALSE
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format(200000,scientific = TRUE) # 把数据转换为科学计数。本例中将200000转换为科学计数。
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## [1] "2e+05"
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当这些函数被应用于数值向量、矩阵或数据框时，它们会作用于每一个独立的值。

round(df$v1, digits = 1) # 对数据集df中v1列数据保留1位小数。
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##  [1] 1.3 1.2 1.3 1.1 1.0 1.1 1.3 1.3 1.4 1.3 1.3 1.3 1.2 1.2 1.2 1.1 1.3 1.4 1.4
## [20] 1.4 1.4 1.3 1.1 1.2
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log(df$v1) # 对数据集df中v1列数值取自然对数。
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##  [1] 0.23111172 0.18232156 0.26236426 0.07696104 0.04879016 0.13976194
##  [7] 0.27763174 0.24686008 0.30010459 0.28517894 0.24686008 0.26236426
## [13] 0.17395331 0.19062036 0.21511138 0.08617770 0.24686008 0.30010459
## [19] 0.37156356 0.33647224 0.31481074 0.24686008 0.13976194 0.21511138
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2、运算符
2.1 关系运算符

a <- 1:10 # 显示向量a
a < 5 # < 小于。
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##  [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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a > 5 # > 大于。
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##  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
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a <= 5 # <=小于等于。
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##  [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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a >= 5 # >=大于等于。
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##  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
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3 == 5 # == 等于，也可判断是否相等。
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## [1] FALSE
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3 != 5 # ! 不等于。
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## [1] TRUE
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2.2 算术运算符

a + 2 # 加。
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##  [1]  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12
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a - 2 # 减。
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##  [1] -1  0  1  2  3  4  5  6  7  8
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a * 2 # 乘。
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##  [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20
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a  2 # 除。
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##  [1] 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
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a^2 # ^或** 乘方，求幂值。2的2次方。
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##  [1]   1   4   9  16  25  36  49  64  81 100
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10 %% 3 # A%%B 求余数。
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## [1] 1
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10 %/% 3 # A%/%B 整数除法。
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## [1] 3
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2.3 逻辑运算符

a[a<3 | a>6] # | 或，比较两个向量的所有元素。
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## [1]  1  2  7  8  9 10
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a[a<3 & a>6] # & 与。
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## integer(0)
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a && a+2 # 比较两个向量的第一个元素。a中的第一个元素是1，a+2中的第1个元素是3。
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## [1] TRUE
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sign(-1) # sign判断正负。
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## [1] -1
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2.4 其他运算符

2:8 # :冒号运算符。它为向量按顺序创建一系列数字。
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## [1] 2 3 4 5 6 7 8
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a <- c(1:10) # <- 赋值。
8 %in% a # 判断元素是否属于向量。
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## [1] TRUE
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参考资料：
1. 《R语言实战》（中文版），人民邮电出版社，2013.
2. R语言常用数学函数，https://blog.csdn.net/qq_35242986/article/details/72956755 3. R语言中的数学运算-最全总结+解惑，https://blog.csdn.net/qq_38984677/article/details/81170499