学习小组Day5笔记--镜筒

数据结构

一、几个小技巧

  • R的赋值符号:<-
  • Console 控制台输入命令:相当于linux命令行
  • R的代码都是带括号的
  • 括号必须是英文
  • 显示工作路径 getwd()
  • 向量是由元素组成的(元素可以是数字或者字符串)
  • 表格在R语言中改名叫数据框
  • ?函数名调出对应的帮助文档(如?read.table)
  • 数据类型(向量(vector)矩阵(Matrix)数组(Array)数据框(Data frame)List)

二、向量

  1. 元素:数字或者字符串
  2. 标量:一个元素组成的变量
  3. 向量:多个元素组成的变量 ,是一排有序排列的元素
    标量、向量与元素
常见赋值方法

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

查看变量
图cr生信星球

图cr生信星球
从向量中提取元素的方法

1. 按位置

> x
[1] 1 2 3 1 2 3
> x[-4]#排除法,除了第4个元素之外剩余的元素
[1] 1 2 3 2 3
> x[2:4]#第2到4个元素
[1] 2 3 1
> x[-(2:4)]#除了第2-4个元素
[1] 1 2 3
> x[c(1,5)] #第1个和第5个元素
[1] 1 2

2. 按数值

> x[x==3]#等于3的元素
[1] 3 3
> x[x>1]
[1] 2 3 2 3
> x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c(1,2,5)中的元素
[1] 1 2 1 2

三.数据框

示例数据1

示例数据2

1. 输入y<-read.csv('doudou.txt')
结果

2. 输入z<-read.table('huahua.txt',sep="\t",header=T)
结果

  • 此处sep表示分隔符,\t为空格的意思,即空格为分隔符
  • header为第一行是否用作列名称。true则excel第一行用于列名称,具体数据从第二行开始 false则第一行即为具体数据。此处首行X1、X2为列名称。

3. 设置行名和列名

> X<-read.csv('doudou.txt') 
> colnames(X) #查看列名
[1] "X1" "X2"
> rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...
[1] "1" "2" "3" "4" "5"
> 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

输入最后一行代码后X显示

4. 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) 

5. 变量的保存与重新加载

save.image(file="bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量(保存镜像文件)
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

6. 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$列名#也可以提取列(优秀写法,而且这个命令还优秀到不用写括号的地步,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一列)
示例数据框
> z[1,2]
[1] 1
> z[1,1]
[1] "A"
> z[3,1]
[1] "C"
> z[1,]
  X1 X2
1  A  1
> z[2,]
  X1 X2
2  B NA
> z[,2]
[1]  1 NA NA  3 NA
> z[,1]
[1] "A" "B" "C" "D" "E"
> z[1]
  X1
1  A
2  B
3  C
4  D
5  E
> z[1:2]
  X1 X2
1  A  1
2  B NA
3  C NA
4  D  3
5  E NA
> z[c(1,2)]
  X1 X2
1  A  1
2  B NA
3  C NA
4  D  3
5  E NA
> z$X1
[1] "A" "B" "C" "D" "E"

其他知识点

  1. 提取某两列为散点图
options(stringsAsFactors = T)
a <-data.frame(case=paste0("S",1:9),values=runif(9))
plot(a$case,a$values)

若为了避免plot函数中变量名出现两次,可采用如下方法

attach(a)
plot(case,values)

with(a,{
 plot(case,values)
x<<-summary(values)   #求和并赋值给x,<<的意思是作为全局变量,也就是出了大括号仍有效。
})
x #运行完后打印x
  1. 脚本的复制与保存(省略)
    课后问题: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:证明X对象不存在,可能是变量名写错,之前并未对X变量进行赋值
©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 218,451评论 6 506
  • 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 93,172评论 3 394
  • 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 164,782评论 0 354
  • 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 58,709评论 1 294
  • 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 67,733评论 6 392
  • 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 51,578评论 1 305
  • 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 40,320评论 3 418
  • 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 39,241评论 0 276
  • 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 45,686评论 1 314
  • 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 37,878评论 3 336
  • 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 39,992评论 1 348
  • 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 35,715评论 5 346
  • 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 41,336评论 3 330
  • 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 31,912评论 0 22
  • 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 33,040评论 1 270
  • 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 48,173评论 3 370
  • 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 44,947评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容