本文逻辑可能有些凌乱，是在数据处理的使用中学习R语言，所以用到的一些包、函数等都直接写在这了，主要就是处理数据的一个过程可能会用到的部分函数。
包的使用
R语言的使用，很大程度上是借助各种各样的R包的辅助，从某种程度上讲，R包就是针对于R的插件，不同的插件满足不同的需求。感觉和python里面的库和MATLAB的工具箱类似。
下载包：install.packages("package_name","dir")
加载包：library(package_name )
查看包帮忙：
library(help="package_name")主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数
help(package = "package_name")主要内容包括：包的内置所有函数，是更为详细的帮助文档
查看当前环境哪些包加载：find.package() 或者 .path.package()
移除包出内存：detach()
把其它包的数据加载到内存中：data(dsname, package="package_name")
查看这个包里的包有数据：data( package="package_name")
列出所有安装的包：library()
plyr
plyr 包是一个用于数据操作和数据分析的非常有用的工具包，它提供了一系列函数，可以简化数据操作和分析的过程。主要用途包括数据的分割、应用和组合，通常被称为"split-apply-combine"模式。
主要应用：
-
数据的分割、应用和组合：
plyr提供了ddply()和dlply()等函数，可以按照指定的变量对数据进行分组，然后对每个分组应用函数，最后将结果合并。 -
数据的摘要统计：
plyr提供了summarise()函数，可以对数据进行摘要统计，比如计算均值、中位数、标准差等。 -
数据的变形：
plyr提供了mutate()函数，可以对数据进行变形，比如添加新的变量、对现有变量进行转换等。 -
数据的排序和筛选：
plyr提供了arrange()和filter()函数，可以对数据进行排序和筛选。 -
数据的重复处理：
plyr提供了rbind.fill()和rbind.fill.matrix()函数，可以将多个数据框按行合并，并在合并时填充缺失值。 -
数据的多级分组分析：
plyr提供了group_by()函数，可以按照多个变量对数据进行多级分组，然后进行分析。 -
更灵活的分析：
plyr提供了一系列强大的函数，可以实现更复杂和灵活的数据分析，比如join()函数用于数据的连接操作，rename()函数用于变量名的重命名等。
ddply(ide2,~IDE,function(data) summary(data$Time)) 结果：IDE Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 1 Eclipse 232 294.75 393.5 468.15 585.50 952 2 VStudio 155 246.50 287.0 302.10 335.25 632
ddply(ide2, ~IDE, function(data) summary(data$Time))：ide2是你要操作的数据框。~IDE表示按照IDE列进行分组。function(data) summary(data$Time)是对每个分组应用的函数，这里对每个分组的Time列进行了摘要统计。
结果解释
IDE: 显示了分组变量 IDE 的两个水平，即 Eclipse 和 VStudio。
Min.: Time 列的最小值。
1st Qu.: Time 列的第一个四分位数。
Median: Time 列的中位数。
Mean: Time 列的均值。
3rd Qu.: Time 列的第三个四分位数。
Max.: Time 列的最大值。
汇总操作、均值、标准差
summarise 指定你要对每个分组进行汇总操作。
Time.mean=mean(Time) 计算每个分组中 Time 列的均值，并命名为 Time.mean。
Time.sd=sd(Time) 计算每个分组中 Time 列的标准差，并命名为 Time.sd。
R语言包plyr的保姆级讲解，帮助你快速拆分应用汇总数据 - 知乎R语言是一种功能强大的数据分析和统计建模工具，拥有众多优秀的数据处理包。在数据科学领域中，数据预处理是数据分析的重要步骤之一。plyr旨在提供一组简洁而强大的工具，帮助用户进行数据的分割、转换、汇总和应…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/656843836
相信我，这是全网最详细的R包dplyr教程 - 知乎R语言包 dplyr之常用函数欢迎关注公众号：统计与数据挖掘 一、安装我的环境：win10 64位。R版本：4.0 以下所有操作均基于 jupyter lab+R语言。 install.packages("dplyr")二、加载包library("dplyr…https://zhuanlan.zhihu.com/p/358167377
car
car（Companion to Applied Regression）库提供了许多用于回归分析和统计模型诊断的工具。它特别有用的是包含了许多方差分析、回归诊断和图形化的功能。
如：
使用leveneTest进行方差齐性检验
leveneTest函数用于检验不同组别的方差是否相等（方差齐性）。这是方差分析（ANOVA）前需要满足的一个重要假设。
还有多重共线性检验、生成回归诊断图、Durbin-Watson 检验、Box-Cox 变换等
# 安装和加载必要的包
install.packages("car")
library(car)# 示例数据
ide2 <- readcsv("test.csv")# 拟合方差分析模型
m <- aov(Time ~ IDE, data = ide2)# 正态性检验
shapiro.test(ide2[ide2$IDE == "VStudio",]$Time)
shapiro.test(ide2[ide2$IDE == "Eclipse",]$Time)# 方差齐性检验
leveneTest(Time ~ IDE, data = ide2)# 查看方差分析的结果
summary(m)# 多重共线性检验
model <- lm(Time ~ IDE + Subject, data = ide2)
vif(model)# 生成回归诊断图
plot(model)# Durbin-Watson 检验
durbinWatsonTest(model)# Box-Cox 变换
boxCox(model)数据可视化-绘图
plot(Time ~ IDE, data=ide2)
- 箱体（Box）：显示数据的四分位数，即从第一四分位数（Q1）到第三四分位数（Q3）。
- 中位数（Median）：箱体内的一条横线表示数据的中位数。
- 须（Whiskers）：表示数据范围，通常延伸到1.5倍的四分位距（IQR）。
- 异常值（Outliers）：箱体外的点表示异常值。
通过箱线图，可以直观地比较两种 IDE 在 Time 变量上的分布情况。例如，可以看到两种 IDE 的中位数是否不同，数据的离散程度（通过箱体和须的长度）以及是否存在异常值等。
公式接口 plot(y ~ x, data) 根据数据类型自动选择适当的绘图类型。当 x 是一个因子变量（如分类变量）而 y 是一个数值变量时，plot 函数会自动生成一个箱线图（boxplot）。这是因为箱线图是一种适用于这种数据类型的可视化方法，能够清晰地显示不同分类变量（因子）的数值分布情况。
plot(): 用于绘制散点图、箱线图、线图等。hist(): 用于绘制直方图。boxplot(): 用于绘制箱线图。barplot(): 用于绘制条形图。
# 使用 R 基础系统绘制箱线图 main是标题
boxplot(Time ~ IDE, data=ide2, main="Boxplot of Time by IDE", xlab="IDE", ylab="Time")绘制直方图：
hist(ide2[ide2$IDE == "VStudio",]$Time)
绘制Q-Q 图
为了评估方差分析模型（ANOVA）假设的正态性，使用qqnorm和qqline绘制 Q-Q 图。 Q-Q 图（Quantile-Quantile Plot）是一种图形方法，用于比较数据的分布与正态分布。如果数据点大致沿着一条直线分布，则数据可以被认为是正态分布的。
