一開始

install.packages("tidyverse") # 安裝套件
library(tidyverse) # 載入套件

library("pacman")
p_load(tidyverse,lubridate,magrittr,here,skimr,janitor,palmerpenguins,Tmisc,datasauRus,SimDesign,ggplot2) #直接這樣用，缺乏的套件自動安裝，已有的套件自動載入

其他用法

%T>%：test 派到 plot 後，再派到 colSums 裡面

test %T>% 
  plot() %>% 
  colSums()

%<>%：派完後，再派到左邊的變數裡

iris <- iris %>% 
  filter(Species == "virginica") %>% 
  arrange(Sepal.Length)

同等於

iris %<>% 
  filter(Species == "virginica") %>% 
  arrange(Sepal.Length)

基本函數區

print("code with R") #[1] "code with R"
print(1+2) #[1] 3
?print() # 疑難雜症，詢問函數的使用方法
variable <- "This is a variable" #這是把字串指至 variable 裡面
vec_1 <- c(0,1,2,3,5) #c(.....) 是向量模式，可以存字串
vec_1 <- list("a", 1L, 1.5, TRUE) #儲存綜合的物件

typeof(vec_1) # 檢視該物件的形式
length(vec_1) # 檢視該物件的長度
is.integer(vec_1) # 把該物件轉換成整數形式

x <- c(1, 3, 5)
names(x) <- c("a", "b", "c")
# 幫 x 裡的各個元素取名字
list('Chicago' = 1, 'New York' = 2, 'Los Angeles' = 3) #功能如上

a = matrix(c(3:8), nrow = 3) # 創造矩陣

head(diamonds) # 看該資料庫的前六行
str(c) # 觀看該物件的結構
glimpse(diamonds) # 就大概看一下
colnames(diamonds) # 列出所有欄位的名字
skim_without_charts(diamonds) # 全部的資訊都給你看

• head
• str
• glimpse
• colnames