生信星球学习小组Day5笔记-柠萌

Day5 数据结构

思维导图如下
R语言数据结构.png

1重点知识点

  • (拷贝自生信星球)

(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)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
(8)数据类型:

  • 向量(vector)
  • 矩阵(Matrix)
  • 数组(Array)
  • 数据框(Data frame)
  • List

2向量

2.1元素、标量与向量的区分

元素:数字或字符串 如1 2 3 wmh
标量:一个元素组成的变量 如1或2或3或"wmh"(字符串使用时需要加引号)
向量:多个元素组成的变量 如c(1,2,3,"wmh")

  • 不同的变量赋值方法如下图代码:
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

x<- 1:10 #从1-10之间所有的整数
x

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

x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次
x
  • 运行结果如下:
    变量赋值.png

2.2 从向量中提取元素

  • 1.根据元素位置
    代码如下:
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

运行界面如下:
提取元素1.png
  • 2.根据值
    代码如下:
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

运行界面如下:
提取元素2.png

3数据框

3.1 读取本地数据

  • 将huahua.txt放入工作目录下,查看:
X<-read.csv('huahua.txt')
print(X)

3.2 设置行名和列名

  • 代码如下
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

修改行名

read.table(file = "huahua.txt",sep = "  ",header =T)
X<-read.table(file = "huahua.txt",sep = "   ",header =T)
print(X)

界面如图
修改行名.png

3.3 数据框的导出

代码如图

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) 

3.4 变量的保存与重新加载

代码如下

#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

界面如图
变量保存与加载.png

3.5 提取元素

代码如下

- 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)

界面如图
提取元素.png

3.6 直接使用数据框中的变量

  • iris是R语言的内置数据,可以直接使用。提取某两列作散点图:
    plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)
    界面如图
    散点图.png

学习完成,最后保存脚本。

作业

回答一个问题:save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found,是为什么,应该怎么解决?
答:说明无该对象,注意看前面代码,区分大小写X

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,921评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,635评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,393评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,836评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,833评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,685评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,043评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,694评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,671评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,670评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,779评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,424评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,027评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,984评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,214评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,108评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,517评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容