说明：所使用的版本为R x64 3.6.3版本

1、操作步骤

①打开R软件后是这样一个界面

②点击菜单栏中的“文件”->“新建程序脚本”

③接着就可以在R编辑器里写程序了

选择“运行当前行或所选代码” 或快捷键“ctrl+R”，即可运行。

2、下面是一些比较基础的代码演示：

getwd() #获得当前工作路径
setwd('C:\\Users\\22163\\Desktop') #设置工作路径
getwd() #获得当前工作路径

setwd('C:/Users/22163/Desktop') #设置工作路径
help.start() #打开帮助文档的首页
??foo   #注意帮助是两个??，表示查询帮助
data()  #列举当前已经加载包中所含的所有可用事例数据集
ls()   #列出当前工作空间中的对象

###包装包shiny
install.packages('shiny')   #安装包
library('shiny')  #加载包
library()   列出所有的安装包

2  #输入一个数字2
2+3 #输入2+3
2*3 #输入2*3
2/3 #2除以3
4%%3 #计算4除以3的余数=1

x1<-2+3 #计算2+3的结果，将其放到x1中
x1  #显示x1
is.numeric(x1) #判断x1是否为数值型数据，如果是为TRUE，不是为FALSE
is.integer(x1) #判断x1是否为整型数据，如果是为TRUE，不是为FALSE
is.double(x1) #判断x1是否为浮点型数据，如果是为TRUE，不是为FALSE

x2<-'Hello world' #输入字符串，注意要用双引号或单引号引起来
x2 #显示x2
is.character(x2) #判断x2是否为字符串数据，如果是为TRUE，不是为FALSE

x3=3.14  #输入浮点型数据
x3

x4<-complex(real=1,imaginary=3) #输入复数，实部为1，虚部为3，即1+3i
x4
is.complex(x4) #判断x4是否为复数，如果是为TRUE，不是为FALSE

x5<-T #输入逻辑型数据
x5    #会输出TRUE
is.logical(x5) #判断x5是否为逻辑型变量，如果是为TRUE，不是为FALSE

typeof()  #判断数据类型，如：
typeof(1)  #判断1的类型，在不加说明的情况下，默认为浮点型，输出为"double"
typeof(1L)  #判断1L的类型，由于整数后面加了L，故为整数型，输出为"integer"
typeof(1i)  #判断1i的类型，为复数0+1i，输出为"complex"

a<-'Hello world'
typeof(a)   #判断a的类型，为字符串，输出为"character"

###R中一些已经定义的内置常数
LETTERS #大写字母
letters #小写字母
month.name #月份
month.abb #月份简写名称
pi #系统中设定的圆周率，为3.141593 (保留6位小数)

###特殊值
#NA 缺失值
v1<-c(1,2,3) #生成一个以1，2，3为元素的向量
v1

length(v1)  #计算v1的长度
length(v1)<-4 #将v1的长度扩成4
v1  #输出1 2 3 NA

#NAN 表示一个无意义的值
0/0
Inf-Inf

#NULL #空数据，NULL与NA的主要区别在于：NA会计算长度，而NULL不会计算长度

v2=c(1,2,NA,3)
v2
length(v2)  #输出4

v3=c(1,2,NULL,3)
v3
length(v3)  #输出3

#注意：若直接用mean对含有NA值的向量求平均值，会得到NA
mean(v2)  #输出NA
#若直接用mean对含有NULL值的向量求平均值，不考虑NULL，直接对剩下的元素求平均值
mean(v3)  #输出2=（1+2+3）/3
#如果想对含有NA值的向量不考虑NA求均值，应该：
mean（v2,na.rm=TRUE) #使用参数na.rm去除NA值的干扰

#运算
#算术运算
x<-5 #x=5
y<-8 #y=8
x+y  #加法  =13
x-y  #减法  =-3
x*y  #乘法  =40
x/y  #除法  =0.625
y%%x #求余数 =3
y%/%x #求商  =1
y^6   #求y的6次方=262144
y^x   #求y的x次方=32768

#关系运算
x<-5 ; y<-8
x<y
x>y
x<=y
x>=y
x==y
x!=y
y>=100

#逻辑运算
#与，或，非-->布尔运算 
& ,| ,!
&& ,||  #只考虑两个操作向量的第一个元素的运算结果，后面的元素会被忽略掉

w1<-c(F,F,T)
w2<-c(T,F,T)
w1&w2  #输出 FALSE FALSE TURE  注：(F,T)得FALSE (F,F)得FALSE  (T,T)得TURE
w1&&w2 #只对向量第一个元素进行操作。输出FALSE

x1<-c(T,F,1,0) #TRUE  FALSE TRUE FALSE
y1<-c(F,T,F,F) #FALSE TRUE FALSE FALSE
!x1  #逻辑非 ：输出FALSE TRUE FALSE TRUE
x1|y1 #逻辑或 ：输出TRUE TRUE TRUE FALSE
x1||y1 #只对第一个元素进行 ‘逻辑或’ 判断

#赋值运算
x11<-5 #向左赋值
x12=4  #向左赋值
x3<<-5 #向左赋值
4->x4  #向右赋值
7->>x5 #向右赋值

#数据类型的转化
#有两种，一种是自动转化，一种是强制转化
#1）自动转化
x1<-2L  #整数2
x2<-c(1.1,2.2,3.3)
x3<-c('a','b','c')
x4<-c(T,F)
c(x1,x2)  #输出 2 1 0
typeof(c(x1,x4))  #输出"integer"

c(x4,x3)  #输出 "TRUE" "FALSE" "a" "b" "c"
typeof(c(x4,x3)) #输出"character"

#将逻辑型的元素和整型、浮点型的数组组合，TURE会变成1，FALSE会变成0
c(T,1,2.0,F,3L)  #输出1 1 2 0 3
#将逻辑型数据、整型、字符串组合，TRUE会变成"TRUE",1会变成"1"
c(T,1,'hello')   #输出"TRUE" "1" "hello"
typeof(c(T,1,'hello')) #输出"character"

T+T  #TRUE强制转化为1，输出 2
exp(TRUE) #强制转化为2.718282

#2）强制转化
as.numeric() #转化为数值型
as.logical() #转化为逻辑型
as.character() #转化为字符串
as.integer() #转化为整型，向下取整，不进行四舍五入，直接舍弃小数

as.integer('3.6') #输出3
as.character(c(F,TRUE))  #输出"FALSE" "TRUE"
as.logical(c(1,-3,100,0)) #输出 TRUE TRUE TRUE FALSE

以上是一些简单的操作，更多相关操作，可以点击下方链接下载word查看（只需要关注我就可以下载了，不需要积分），我在这里就不一一列出了。
实验1R软件基本操作
补充一点：这里没有关于详细的用R语言读取各种文件的操作，请自行查找别的资料学习。