1、运行R脚本的方法：

*********在R环境下：

方法一：

点击菜单”文件-打开程序脚本“，打开chisq2.R后，再全部选中，点右键，点”运行当前行或所选代码“；

方法二：

source("chisq2.R")

但是要首先设置好文件所在路径：

比如你的文件在桌面上

先

setwd("C:/Users/qoiqpwqr/Desktop")

*********在命令行中，或Linix环境下：

方法1.在后台运行R

（1）创建file.R文件

（2）在文件首行键入：

#! /path/to/Rscript

（3）在下面的行中，键入R代码

（4）保存(记得有png(),jpeg(),...等函数的代码最后一定要有dev.off())

（5）在file.R的工作目录下，在终端中输入以下命令:

R CMD BATCH --args file.R

（6） file.R被运行了！！！

优点： R命令行下打错命令后回车，之前的所有相关命令几乎全军覆没。如果不想发生这种情况，请写一个file.R文件。

缺点：R CMD BATCH 模式是让R在系统后台运行file.R，运行时微微地卡了2s。

方法2.创建R脚本

（1）创建file.R文件

（2）在文件首行键入：

#! /usr/bin/env Rscript

（3）在下面的行中，键入R代码

（4）保存(记得有png(),jpeg(),...等函数的代码最后一定要有dev.off())

（5）在file.R的工作目录下，在终端中输入以下命令:

R CMD BATCH --args file.R

或者Rscript file.R

（6）file.R被运行了！！！

优点： 比较前者不太占用系统资源， 而且可以在终端在直接运行，这样就可以和BASH语言在一起应用了。 具体如下：

chmod 755 file.R

./file.R                  #这种方式下，把file.R改为file.sh或file ...，在Ubuntu下都能运行

 

方法3.在BASH脚本中插入R代码

（1）在file.sh文件中键入：

#! /bin/sh

R --slave [other option]<<EOF

# R代码

EOF

（2）在终端下运行

chmod 755    file.sh

./file.sh

（3） file.sh被运行了，包括里边的R代码

 

优点： R代码能插在BASH脚本中运行，它就可以在其它更加强大的脚本中运行。事实上R-python已经成了python的一个模块了。

 

2、获取和设定环境变量：

问题

你希望查看某个环境变量的值，或者改变其值。

解决方案

使用Sys.getenv函数查看环境变量值，使用Sys.setenv函数设定环境变量值，使用Sys.putenv函数改变环境变量的值：

> Sys.getenv("SHELL")

SHELL

"/bin/bash"

> Sys.setenv(SHELL="/bin/ksh")

或者

>Sys.putenv(SHELL="/bin/ksh")

附：（putenv函数与setenv函数的区别）

putenv() 函数并不copy环境变量数值到进程环境表，只是存放环境变量数值的指针，而setenv()函数则完全copy环境变量数值到进程环境表。

• • putenv可以使用程序中已定义，且值形如"name=value"的字符串变量作为函数的实参。此时，系统将不再为该环境变量分配内存，使用的是程序中定义变量的内存，而是将该字符串的变量地址保存在环境中。因此该变量应该定义为全局变量，以防止该函数推出以后导致环境变量不可用。
    char *var="sex=male";putenv(var);
  • putenv可以使用形如"name=value"的常量字符串作为函数的实参。此时系统需要为该变量分配内存,存储字符串"name=value"。
    putenv("sex=male");

setenv必须分配内存，存储字符串"name=value"；

setenv("sex","male",1);

3、在R中安装好各种library之后（如rJava,RWeka），调用这些包的功能时先要进入相应的库：

>library(RWeka)

      然后才能使用里面的函数如WOW()等，否则就会出错了。

 

4、R中数据的导入及检查

> data <-read.csv("mydata.csv", header = TRUE) # 读取(导入)数据

> write.csv(data,file="mydata.csv")#导出数据为.csv格式

或者用

>data <-read.table("mydata.txt")#读取txt中ascii数据

或者用

>data <-read.arff("mydata.arff")#读取.arff中的数据，此步需进入library(RWeka)

>

dim(data) # 显示数据框的维数(即结构)

  [1] 16000 8 # 先是行后是列，16000行，8列

  >

data[1:10,] # 显示所有列的第1至10行

  >

names(data) # 检查变量名

  [1] "V1" "V2" "V3" # 这些值显示的就是变量名还没有命名，所取值为默认值。（如果数据读入R前没有为变量命名，进入R后自动命名，输出数据集后也会带有自动的命名的）

  >

names(data) <-c("income", "educate", "year") # 赋以变量名

  >

summary(data) # 返回每个变量的五点描述(描述性统计)

  在这种情况下，summary()命令将返回最大值、最小值、平均数、中位数、上四分位数和下四分位数，也还有每个变量的缺失值。

  >

str(data)#返回每个变量的状态（比如数据类型等）