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1.清理环境

rm(list = ls())
gc()

rm(list = ls())
作用：删除当前 R 工作环境中所有的对象（变量、函数、数据框等）。
解释：
ls()：列出当前环境中所有对象的名字。
list = ls()：将这些名字作为一个列表传给 rm() 函数。
rm()：移除这些对象。
效果：相当于“清空内存”，让工作空间恢复到干净状态。 

gc()
作用：手动触发垃圾回收（garbage collection）。
效果：
释放 R 不再使用的内存空间；
在处理大数据后运行 gc() 可以帮助释放内存资源；
虽然 R 会自动进行垃圾回收，但有时手动调用有助于优化性能或查看内存使用情况。

2.<- 符号的作用

  R 语言中用于赋值

<- 和 = 的区别（在 R 中）

操作符	是否推荐	使用场景说明
<-	✅ 推荐	主要用于变量赋值，更符合 R 的风格
=	✅ 可用	多用于函数参数赋值，也可用于变量赋值

小技巧

• 在 RStudio 中，可以用快捷键 Alt + -（Windows）或 Option + -（Mac）快速输入 <-。
• <- 是 R 社区的标准写法，许多 R 包、CRAN 文档和《R 语言定义》都推荐使用它

 3.%>%符号的作用

是 R 语言中 magrittr 包提供的“管道操作符”，它被广泛用于数据处理流程中，尤其是在 dplyr、tidyr 等 tidyverse 包中。

中文解释：管道操作符 %>%

💡 类比理解：

你可以把 %>% 想象成英文中的 “然后（then）” 或中文里的 “接着做……”。

它把左边的结果 自动传给右边函数的第一个参数，从而让代码更清晰易读。

原始写法（嵌套函数）：

result <- summary(mean(filter(data, age > 20)))

这种写法很难一眼看出执行顺序。

使用 %>% 改写：

library(dplyr) result <- data %>%

        filter(age > 20) %>%

        mean() %>%

        summary()

这段代码的意思是：

1. 从 data 开始；
2. 然后过滤出 age > 20 的数据；
3. 接着计算平均值；
4. 最后输出统计摘要。

是不是更容易读懂了？

 

小技巧：%>% 和 . 占位符配合使用

如果你想把数据传到不是第一个参数的位置，可以用 . 明确指定位置：

"Hello" %>% paste(., "World") # 输出 "Hello World"

4.设置当前工作目录

script_path <- normalizePath(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path))

 

• rstudioapi::getActiveDocumentContext()：

  • 获取当前在 RStudio 中打开的文档（即正在运行的脚本）的信息。
  • 返回的内容中包含文件路径 $path。

• dirname(...)：

  • 提取该脚本文件所在的文件夹路径（去掉文件名部分）。

• normalizePath(...)：

  • 将相对路径转换为绝对路径；
  • 并统一格式（如去除多余的 .、.. 等）。

• 整体作用：

  • 把当前脚本所在文件夹的完整路径保存到变量 script_path 中。

setwd(script_path)

• 设置当前工作目录（working directory）为刚刚获取的脚本所在目录。
• 这样你在脚本中使用相对路径读写文件时就不会出错。