要优化R语言的代码以提高运行效率，可以考虑以下几点：
使用向量化操作：避免使用循环来操作数据，而是使用R的向量化操作来处理数据，这样可以减少代码行数并提高运行效率。
使用矩阵操作：对于涉及大量数据的计算，可以将数据存储在矩阵中，并使用矩阵操作来进行计算，这比逐元素操作要快。
避免频繁拷贝：在处理大量数据时，尽量避免频繁对数据进行拷贝操作，可以使用引用或者指针来减少内存消耗。
使用并行计算：对于需要进行大量计算的任务，可以考虑使用并行计算来加速运行速度，可以使用R的parallel包或者其他并行计算库来实现。
使用适当的数据结构：选择合适的数据结构来存储数据，比如使用数据框(data.frame)来存储表格数据，使用列表(list)来存储不同类型的数据等，这样可以提高代码的效率。
避免不必要的计算：在编写代码时要注意避免不必要的计算，比如避免重复计算相同的结果，避免进行不必要的数据处理等。
通过以上优化方法，可以提高R语言代码的运行效率，加快数据处理和分析的速度。
要创建和使用自定义函数，您可以按照以下步骤操作： 创建函数：
您可以使用function()函数来创建自定义函数。下面是创建一个加法函数的示例： addition
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apply函数族是R语言中常用的一组函数，用于对矩阵或数组进行某种操作。这些函数包括： apply()：对矩阵或数组的行或列应用函数
lapply()：对列表中的每个元...
在R语言中，可以使用merge()函数来合并数据框，使用reshape()函数来重塑数据。
合并数据：
# 合并两个数据框 df1 和 df2
merged_df
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