再回顾一下R的一些常识:
(1)R的赋值符号不是等号,而是<-
(2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行
(3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。
(4)显示工作路径 getwd()
(5)向量是由元素组成的,元素可以是数字或者字符串。
(6)表格在R语言中改名叫数据框
(7)理解所学的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。
今天学习主题:数据结构
1.向量
-
标量和向量
标量:一个元素组成的变量
向量:多个元素组成的变量
元素:数字或者字符串(用chr表示)
x<- c(1,2,3)
:常用的向量写法,意为将x定义为由元素1,2,3组成的向量。
x<- 1:10
:从1-10之间所有的整数
x<- seq(1,10,by = 0.5)
:1-10之间每隔0.5取一个数(注意是逗号不是分号)
x<- rep(1:3,times=2)
:1-3 重复2次
注:若依次给同一个变量赋值只会覆盖上一次,以最后一次为结果。
- .从向量中提取元素
根据元素位置
x[4]
#x第4个元素
x[-4]
#排除法,除了第4个元素之外剩余的元素
x[2:4]
#第2到4个元素
x[-(2:4)
]#除了第2-4个元素
x[c(1,5)]
#第1个和第5个元素
根据值
x[x==10]
#等于10的元素
x[x<0]
x[x %in% c(1,2,5)]
#存在于向量c(1,2,5)中的元素
2.数据框
新建txt文件--必须保存在工作目录下!(习惯性地每次新建一个Rproject,见day4的学习内容)
- sep:字段分隔符。文件每一行上的值都用此字符分隔。 如果sep =“”(read.table的默认设置),则分隔符为“空白”,即一个或多个空格,制表符,换行符或回车符。
- header:一个逻辑值。指示文件是否包含变量名称作为其第一行。 如果丢失,则从文件格式确定该值:当且仅当第一行包含的字段少于列数时,标头设置为TRUE(T)。
1)读取本地数据
read.table()
read.csv()
CSV (逗号分隔值文件格式)
R语言对于导入的格式要求非常严格,可以说是不灵活的;简而言之就是更希望的是格式在外部编辑好再导入。不管是逗号格式(如doudou.txt)还是空格格式(如huahua.txt),都可以成为read.table()和read.csv()的数据源,read.table()严格要求所有列都对等,而read.csv()并不要求,后者会按最大列,或指定的列数填充,空串可指定相应的字符或数字填充。
例如:
但是还是不太懂该用哪个。。。。搜了篇帖R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和re..._CSDN博客
2)设置行名和列名
X<-read.csv('doudou.txt')
:在示例数据里有doudou.txt ,注意这里的变量X是一个数据框
colnames(X)
:查看列名
rownames(X)
:查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...
colnames(X)[1]<-"bioplanet"
:有的公司返回数据,左上角第一格为空,R会自动补为x,用这个命令来修改
X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = " ",header =T,row.names=1)
:最后row.names的意思是修改第一列为行名
(其实我们这个数据框并不需要改,如果你已经改了,知道怎么撤销吗?用刚才的read.table命令重新赋值一遍就可以覆盖掉你刚才改瞎的了。这也就是变量为什么叫"变"量)
3)数据框的导出
write.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)
:分隔符改为逗号,字符串不加双引号(默认格式带由双引号)【导出名为yu.txt的文件自动保存在工作目录】
4)变量的保存与重新加载
这次没有处理完的数据下次想接着用怎么办?--学会保存和重新加载。保存的格式是RData。
save.image(file="bioinfoplanet.RData")
:保存当前所有变量
save(X,file="test.RData")
:保存其中一个变量
load("test.RData")
:再次使用RData时的加载命令
5)提取元素
X[x,y]
#第x行第y列
X[x,]
#第x行
X[,y]
#第y列
X[y]
#也是第y列
X[a:b]
#第a列到第b列
X[c(a,b)]
#第a列和第b列
X$列名
#也可以提取列(优秀写法,而且这个命令还优秀到不用写括号的地步,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一列)
6)直接使用数据框中的变量
提取某两列作散点图:
a <-data.frame(case=paste("S",1:50),values=runif(50))
plot(a$case,a$values
注:这里的case和values是两个单纯的列名;$
引用,表示提取变量结果(感觉就像excel里的函数都是引用目的)
回答一个问题:save(X,file="test.RData")这句代码如果报错X not found,是为什么,应该怎么解决?
答:X这个变量不存在,可能是没有赋值吧
总结
心得:今天的内容操作倒是不难,但是要理解还是要花点功夫。每一个函数单独搜倒是能知道怎么用,但是还有那么多符号,感觉有点头大啊(学excel就没把函数记住的脑子心累累)。一点收获,注意数据文件的保存格式和读取格式还比较重要的。