一、R语言的简介
R是一种强大的统计分析软件，它广泛应用于数据分析、机器学习和可视化等领域。由于其开放源代码特性，R吸引了大量用户和开发者参与到它的生态系统中，创造出了丰富多样的包（package）库。在这片文章中，我们将探讨如何通过掌握常用的'R'命令来提高编程效率。
二、r什么意思？
在谈论'R'命令之前，我们需要解释一下'r'这个符号在计算机编程中的含义。简单来说,'r'通常代表“返回”或者“读取”的意思。在R语言中，这个概念非常关键，因为大部分操作都涉及到数据的输入输出。
三、基本的'R'命令
3.1 read.table()
read.table()是一个非常基础但又极为有用的函数，它允许我们从文件中读取表格格式的数据。这是任何数据处理任务开始的地方。当你需要导入外部文件时，如.csv,.txt或其他格式，你应该首先使用read.table()。
data <- read.table("yourfile.txt", header = TRUE)
这里，header = TRUE参数指示了第一行包含列名。如果你的文件没有头部信息，可以设为FALSE.
3.2 write.table()
相对应地，当你想要将数据保存到一个新的文件时，就会使用write.table(). 这个函数可以以不同的方式控制写入过程，比如添加或排除列标题以及设置分隔符。
write.table(data, "outputfile.txt", row.names = FALSE, sep =",")
上面的例子将会把当前工作区中的所有内容写入"outputfile.txt"并且不包括行索引，同时以逗号(,)作为分隔符。
3.3 scan()
如果你的文本仅仅包含单独的一列数字或字符，那么可能更适合使用sweep()而不是sparse matrix. scan()函数提供了一种快速高效地读取这种类型文件的方法：
numbers <- scan("numbers.txt")
这个例子直接扫描并存储文本中的数字列表，并返回它们形成的一个向量。
3.4 source()
当你想要运行一个外部脚本时，可以利用sourcedir(), 它会执行指定目录下的所有.R 文件:
source("path/to/your/script.R")
这对于项目管理和模块化代码特别有用，因为它使得保持组织结构变得容易，同时还能自动加载依赖项.
四、实践与案例研究
为了加深理解，我们将进行一些实际操作，以便更好地体验这些命令带来的提升效果。例如，在进行复杂的大规模数据集分析的时候，如果没有这些基础技能，你可能会花费更多时间去寻找正确的问题解决方案，而不是专注于核心问题本身。下面是几个练习案例供参考：
使用 read.csv() 和 write.csv() 将csv格式的表格之间转换。
创建一个简单程序，扫描指定路径下的所有.rda (已保存对象) 文件，并打印出其中每个对象。
编写一个shell脚本，该脚本能够自动运行一系列基于 R 的批处理任务，比如说，一次性生成报告图形和统计摘要，然后再发送电子邮件通知结果给相关人员.
五、结语
通过学习并熟练掌握这些基本 'R' 命令，你可以显著提高自己的编程速度，从而更有效地完成各种任务。这不仅限于初学者，对于经验丰富的人来说，这些知识也是值得回顾和巩固的一课，无论是在日常工作还是在挑战性的项目上，都能发挥巨大作用。在未来，我们还期待看到更多关于 'R' 的新功能，以及人们如何进一步优化他们在 R 中工作流程。
