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前情提要
在做一些生物信息与医学统计的工作，本来偷懒希望只靠python完成的，结果还是需要用R语言，倒腾了一会儿，调成功了，就记录一下这个过程。
我的环境：
win10, pycharm, R-4.3.2
首先，我们安装R语言，这里给出两个链接
官网：R: The R Project for Statistical Computing
清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/
找到download，下载与安装好即可，可以直接按照默认路径一路确认。
之后，就是很重要的配置R的环境变量了，如果没有配置，会出现如下报错：
那么就开始配置
STEP 1. 右键“此电脑”，找到“属性”
STEP 2. 在设置内点击“高级系统设置”，在“系统属性”界面中找到“环境变量”
STEP 3. 在环境变量中找到系统变量，点击“新建”
STEP 4. 变量名 "R_HOME"，变量值为R的地址，可以按照刚刚的下载路径找到
一路确定，完成配置。
之后，打开cmd，测试一下是否配好了
直接输入R，弹出如下界面，配置成功。
之后，我们回到Python环境，进行最后的配置。
要在Python中运行R，都是在Python环境中需要调用rpy2这个库，pip install即可
之后，也按要求分别在R和Python中按照报错信息一路安装缺失的库即可。
最后，我们可以顺利运行程序，开始有趣的研究了。
附件：一些常用R代码
关于R语言的一些常用代码:
- 安装R包
install.packages("packagename")
- 加载R包
library(packagename)
- 查看已安装R包
installed.packages()
- data.frame管理
df <- data.frame(col1, col2)
head(df) # 查看前几行
tail(df) # 查看后几行
str(df) # 查看结构
- 绘图
plot(x, y)
hist(x)
boxplot(x)
- 统计学分析
mean(x)
sd(x)
t.test(x, y)
- 读取外部数据
read.csv("file.csv")
read.table("file.txt")
- 写出结果
write.csv(df, "filename.csv")
以上是R语言的一些常见操作,日后如果需要详细了解可以查询R语言教程。
也欢迎各位医学、数据分析和人工智能的朋友们一起交流讨论！！！