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table(條件，useNA="ifany")表示可以顯示缺失值，該函數還可以對兩個變量進行總結，返回結果是一個二維的列表
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str(數據框)以一種簡潔的方式總結數據，包括變量數，記錄數，變量名稱及其類型，以及前面幾個取值
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head(數據框)表示看該數據框的前六行內容，head(數據框，10)表示看該數據框的前10行內容；tail表示看后六行內容
summary(數據框)返回每個變量的最小值，最大值，25%的分位點，75%的分位點，中位數，均值，以及是否存在缺失值（如果有，有幾個），該函數使得我們對數據分布有一個整體把握
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關于排序的兩個函數：1）sort：對向量進行排序，返回排好序的內容；2)order：返回排好序的內容的下標/可有多個排序標準
sort默認升序排列，若要降序，添加decreasing=TRUE
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na.rm=TRUE的含義是在處理參數時不要包括缺失值
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split(向量/列表/數據框，因子/因子列表)可以根據因子或因子列表將向量或其他對象分組，通常與lapply一起使用，可對列表中的元素進行運算
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tapply(向量，因子/因子列表，函數名)可以對向量的子集進行操作，其中向量的參數量為n，每個參數的元素個數為k，要與gl()相對應
gl(n,k)產生因子水平的函數，其中n表示有幾個水平，k表示每個水平下有幾個元素
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mapply(函數名，數據，函數相關的參數)是lapply的多元版本，對列表（如正態分布）進行操作
rep(a,b)意思是b個a
rnorm(n,mean,std)表示從均值為mean，標準差為std的正態分布中抽取n個數據
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apply(數組，維度，函數名)沿著數組的某一維度處理數據，例如將函數用于矩陣的行或列求和sum。
rnorm(100)意思是隨機從正態分布的總體里抽取100個數據
quantile()是求數據的百分位點，probs是對quantile進行限定，求多少的百分位點
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function()代表匿名函數
sapply()能把lappy的結果進行化解，例如把列表化解成向量，使結果更加清晰：1）當結果列表元素長度均為1 ，返回向量；2）當長度相同且大于1，返回矩陣。反之，返回結果和lapply一樣
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循環函數：for/while()語句（需要多行代碼），此外還有“一句話”函數（一行代碼即可）
lapply(參數)：可以循環處理列表中的每一個元素，參數可以是列表，函數名等，其結果總是返回一個列表
求平均mean()，runif()代表從一個均勻分布的總體里抽取若干個數出來，該函數默認從0到1進行抽取
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構建子集所用符號，處理缺失值，向量化操作
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rep函數中的兩個變量（a,b)含義:把a重復b次
建立兩個矩陣（x,y），進行運算（對應元素）
真正的矩陣乘法：x%*%y
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向量化操作：輸入兩個向量（x,y)，并對其進行運算（對應元素）
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得到向量中非缺失值的元素：x[!is.na(x)]，!代表取反
選取兩個向量(x,y)中對應位置都不是缺失值的元素：用complete.cases（）函數給z賦值，得到邏輯向量，然后用x[z]和y[z]得到最終結果
看數據集長什么樣用head()函數，數據集中每一行叫做一次記錄，每一列叫做一個變量，通常會選擇在所有變量中都沒有缺失值的記錄，這時可用complete.cases（數據集）函數給z（任一字母）賦值
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