不知不觉，实习近一个月了，这期间，写了一套数据分析代码，初步学习了利用hugo建个人blog，虽然还没建起来。。。

学习了他人的code，发现自己在写代码中有一些不好的毛病：不能打开脑洞使用更多方便的函数或者命令。

因此现总结一下自己平时不习惯用的但是非常实用的命令，争取以后写code时消化进去。

首先是data.frame:

1、data$..  replace data[ , ]  （你总是喜欢用矩阵的模式使用data.frame，那还要data.frame干什么！）

2、dat = A==B  此时dat中是 逻辑符 但是可以直接进行 cor（）运算 因此无需进行0，1的替换

另外，除非需要知道其TURE的位置，否则无需使用 which()函数。

另引谢大大的一段话--------------

R 里面有个 which() 函数，我感觉很多人一旦学了就忘不了，总是想用。它可以把逻辑向量转化为整数向量，这些整数表示哪些位置上的值是 TRUE，如 which(c(F, T, F)) 就会返回 2。我见过好些人在用下标索引的时候硬生生把逻辑向量用 which() 转一下，比如 x[which(y)]（y 是逻辑向量），这个 which() 的调用完全没必要，因为 R 有三种索引方式：整数值、逻辑值、字符（名字）。

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

4、merge() （合并data.frame大杀器。你就是傻，天天cbind rbind的。。！！！）

5、dat=c()  （循环合并数据的时候，不要建矩阵 建空向量）

6、quantile(dat,c(seq(0,1,1/20))  (哟哟哟，你懂得不，取截断点）

7、!duplicated()

8、cut() 按某数据点切分数据 并可命名，使用lables

9、corr <- tibble::rownames_to_column(corr)    #将行名转为显式向量

10、最后！敲重点了！！！！

       不要填空矩阵了好不好啊，好不好？！！！

       如果运算结果具有相同的行数，我们就直接给命名放入data.frame，

      不然填了空矩阵你还得给矩阵命名还得给转成data.frame你是不是傻。

      甩个例子：

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

函数：

1、source()       给我用起来这个！开发什么包，以后有能耐了再说吧，先把source用起来

  source(‘路径.R‘,local=TRUE)

2、所以没事你就多学学包，看看人家的函数咋写的，看什么看的剧。。

3、detach()  所以这个干啥使的。。不detach又能怎么样我呢。。

4、这玩意绝对好用哦，省的你各种排序找相同~

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

暂时这么多，关于ggplot2的明天再说心得。

工作小结 8.10