取子集即简单筛选数据
加载csv并赋值为xm
xm <- read.csv(省略)
class(xm)
is.na(xm)
1、which筛选
示例1：提取前10行，第1,6,7列的内容，赋值xm1
xm1 <-xm[c(1:10),c(1,6,7)] #提取前10行，第1,6,7列的内容，赋值
View(xm1)#View以单独的窗口展示列表
示例2：对xm进行pct.1>0.5条件筛选，赋值为xm2
xm$pct.1
xm2 <- xm[which(xm$pct.1>0.5),]#注意加逗号，指定行列
View(xm2)
示例3：多个条件进行筛选
两个列条件筛选的交集，要用同一个which，放在小括号中，用&连接😀
xm3 <- xm[which(xm$pct.1>0.5&xm$pct.2<0.5),]#两个列条件筛选的交集，要用同一个which
View(xm3)
本来是这样试的，发现取的是并集
xm4 <- xm[which(xm$pct.1>0.5)&which(xm$pct.2<0.5),]
2、subset取子集筛选
对象，筛选条件
subset(xm,xm$pct.1>0.5&xm$pct.2<0.5,)
xmsubset <- subset(xm,xm$pct.1>0.5&xm$pct.2<0.5,)
View(xmsubset)
对象，筛选条件，添加select取出哪几列进行展示
xmsubset2 <- subset(xm,xm$pct.1>0.5&xm$pct.2<0.5,select = c(pct.1,pct.2,gene))
View(xmsubset2)
【注】
- View首字母大写
- 操作之后记得赋值，赋值之后才能改写，否则只是展示
- 重复命名会覆盖之前的，取名不要重复，也不要为了好写太简单
- 不在当前工作路径的，读入时候要写全路径，用Tab进行补全，很方便
😀 😀
😀
