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：
- 从
data开始； - 然后过滤出
age > 20的数据； - 接着计算平均值；
- 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。