一、入門級(jí)函數(shù)

c, nchar, data, str, dim, names, row.names, head, tail, $, mean

create變量：dataName <- c("","")
字符數(shù)量：nchar()
導(dǎo)入數(shù)據(jù)：data(dataName)
print數(shù)據(jù)：dataName
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：str(dataName)
數(shù)據(jù)維度：dim(dataName)
列名稱：names(dataName)
行名稱：row.names(dataName)
查看頭6行：head(dataName)
查看尾6行：tail(dataName)
選擇列：dataName$colName
查看均值：mean(dataName$colName)

二、載入數(shù)據(jù)

read.csv()

dataName <- read.csv('filepath or url')

與pandas類似，需要隨時(shí)檢查驗(yàn)證數(shù)據(jù)。用str、dim、head、tail、sample。
再高級(jí)點(diǎn)的用summary、table。summary類似pd的describe，table有些類似value_counts。

三、數(shù)據(jù)子集化

常用：subset()

dataSubset() <- subset(data, yourcondition)

補(bǔ)充使用：[ ]

dataSubset() <- dataName[ROWs_conditon, COLs_condition] //行或列的選擇條件為空時(shí)，表明選擇所有數(shù)據(jù)

四、保存數(shù)據(jù)

write.table()

write.table(income_total, "data/income-totals.csv", row.names=FALSE, sep=",")
注意：別忘了設(shè)置參數(shù)sep，同時(shí)row.names推薦設(shè)置為FALSE（默認(rèn)為TRUE）。

R技能高級(jí)水平資料：
使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化實(shí)例
R高級(jí)入門指南 ]

參考：
Loading Data and Basic Formatting in R | FlowingData
Quick-R: Subsetting Data