学习小组Day5笔记--善良土豆

继续学习R

小常识-----来自生信星球

(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()
   设置工作路径 setwd("C:/Users/kingjie/Desktop/Rdata")
(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)别只复制代码,要理解其中的命令、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。
(8)数据类型(重点只有两个,剩下的不看)

今天的重点数据类型(向量和数据框)

R具有五种数据类型,分别是向量(vector),矩阵(Matrix),数组(Array),数据框(Data frame),List;在这些数据类型里,生信学习者最需要熟悉的是向量数据框

Part 1 向量

1.标量和向量的区分
元素指的是数字或者字符串(用chr表示)等,根据它可以区分两个词:
标量:一个元素组成的变量
向量:多个元素组成的变量(一个向量是一排有序排列的元素)


标量和向量的差别
################向量
x<-c(1,2,3) #常用的向量定义写法,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(注意这里是逗号不是分号)
x<-rep(1:5,times=3) #1-3 重复2次
###############向量提取
####根据元素位置提取
x[4] #提取x第4个元素
x[-5] #提取除了第4个元素的其他元素
x[1:3] #提取第1个到第3个的元素
x[-(2:5)] #提取除了第2个到第5个元素的其他元素
x[c(1,4)] #提取第1个元素和第4个元素
####根据元素的数值提取
x[x==3] #提取等于3的元素
x[x<4] #提取x向量中元素小于2的元素
x[x %in% c(1,2,6)] #提取存在于向量c(1,2,5)中的元素
##%in% x是否包含在向量c(1,2,6)中,包含即输出包含的元素

Part 1 向量

###############数据框
###############读取本地数据
read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T) #读取文件,分隔符为Tab,有表头 
y<-read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T) #把这个数据框赋给一个变量y
###############设置行名和列名
huahua.txt数据结构
doudou.txt数据结构
读取数据框
读取数据框后的窗口
####继续往下走
z<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量Z是一个数据框
View(z)
colnames(z) #查看z数据框中的列名
rownames(z) #查看z数据框中的行名
colnames(z)[1]<-"bioplanet" #把z数据框的第一列名字改为bioplanet
View(z) #colnames(z)[1]<-"bioplanet"干了啥
z<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = "\t",header =T,row.names=1) ##最后row.names的意思是修改第一列为行名
View(z)
###############数据框的导出
write.table(z,file = "potato_day5_0.txt",sep = ",") #分隔符改为逗号,字符串加双引号
write.table(z,file = "potato_day5_1.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)
potato_day5_0.png
potato_day5_1.png
##############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="Potato_day5.RData")#保存当前所有变量,""里边是你自己起的.RData名字
save(z,file="z.RData")#保存其中一个变量,这里的变量有x,y和z
load("z.RData")#再次使用RData时的加载命令
##############提取元素
z[3,2] #取数据框第3行第2列元素
z[2,] #取数据框第2行元素
z[,1] #取数据框第1列元素,横向展示元素
z[1] #取数据框第1列元素,纵向展示元素
z[1:2] #取数据框第1列到第2列
z[c(1,2)]#取数据框第1列和第2列
z$X1#取数据框z$列名,也可以提取列,不用写括号,支持Tab自动补全
##############直接使用数据框中的变量
c <-data.frame(case=paste("S",c(1:50)),values=runif(50)) #case和values是两个单纯的列名
View(c) #对上面的命令太懂,什么"S",c(1:50),那我就View一下
#哦~第1列,列名是case,内容是S1-S50,第2列,列名是values,内容是50个符合正态分布数据
plot(c$case,c$values) #画图
#########如何高效实现
####方法一:attach
####将数据框名添加到搜索环境中:attach(c),作图时就只需输入列名(连$都不用了)。
attach(c)
plot(case,values)
####做完之后删除搜索环境detach(c)
####attach具有局限性:两个以上数据框的列名有冲突时,同时attach会报错。
####方法二:with
with(c,{ 
  plot(case,values)
  x<<-summary(values) })  #求和并赋值给x,<<的意思是作为全局变量,x也就是出了with循环仍有效。
})
#with(c,{ 
#  + plot(case,x) x<<-sum(values)} )
with(c,plot(case,values))

最后请注意脚本文件的后缀就是R

课程最后导一下


Day5
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