刚接触实际操作Rstudio，果然欠的账早晚要还。

• 导入数据

data<-read.csv(“地址”, header = T)

#读取完的数据形式应该是data frame
#注释：header=T表示数据中的第一行是列名，如果没有列名就用header=F

• 下载并加载包

install packages（“名字”）
library（名字）

• 画图
  直方图

hist(data, breaks = c(0.5, 1.5, 2.5, 3.5))，xlab="x轴标注"
	freq = T（或probability = F）,
	labels = c("A", "B", "C"),
	axes = T,col = "pink",border = NA,
	density = 1, angle = 45,main = "freq = T"

表示 以data里面的数据；以0.5、1.5、2.5、3.5为断点；x轴标注；freq为TRUE , y轴显示的是每个区间内的频数，FALSE, 代表显示的是频率（= 频数/ 总数）（probability相反）；每个柱上面标注A、B、C；axes=T表示显示坐标轴；col表示柱的颜色；border是柱子边框的颜色（默认为黑色）；density表示给柱打斜线的密度；angle表示斜线的倾斜度；main表示图的标题

箱线图

boxplot(data, width = 1, 
	col = "green", border = "red", horizontal = TRUE)
points(mean(data), pch = 16, col = "red")
# 在图里面加一个红色的点表示平均值

表示为数据；箱体宽度为1；箱体为绿色；线为红色，水平放置

散点图

plot(data1, data2, main = "标题")

• 数据分析

mean(data)  # 平均数
exp(mean(log(1+data)))-1  # 几何平均数
median(data[,i])  # 中数
min(data[,i])  # 最小值
max(data[,i])  # 最大值
quantile(data)  # 四个四分位数
IQR(data)  # 内距
var(data)  # 方差
sd(data)  # 样本标准差
sd(data)*sqrt((nrow(data)-1)/nrow(data))  # 数据集标准差
# 换行 shift+enter
# aggregate函数可以按照要求把数据打组聚合
aggregate(data1, data2, FUN=mean)
# 把data1按照data2进行分类并输出平均值（mean）
aggregate(data[,5], by=list(data[,1]),FUN=sum)
# 原来是写的list（c（“Day”））就不能运行，sum求和