生信技能树-R语言系统的作业题-数据框的操作
听了生信技能树齐老师的课，对以前学习R语言起到复习和补充作用，补充的知识点有：
- is|as 的应用：
格式转换（as）
格式判断（is） - seq函数创建等差元素向量
vec1 <- seq(from=1,to=10,by=1)
vec1 <- seq(1,10,2) - paste和paste0的用法
paste 有默认的分隔符（空格）；
paste0 默认无分隔符。 - 取矩阵中奇数行内容和偶数行内容的操作
见作业3。
后续还有新内容及新作业...
作业1:
Albert_Einstein<-c(‘a’,‘b’,‘1’)，c是什么作用，这里的变量是什么，有几个元素？
c的作用是函数，变量是Albert_Einstein，有3个元素（a，b，1）
创建1个含字符和数字的5个元素的向量（a,b,c,24,365），变量名为 r1
> r1 <- c('a','b','c','24','365')
> r1
[1] "a" "b" "c" "24" "365"
创建1个只含数字的5个元素的向量(24,365,60,5,12)，变量名为r2
> r2 <- c(24,365,60,5,12)
> r2
[1] 24 365 60 5 12
判断r1中元素类型（is|class）
class(r1)
#or
class(r1[1])
class(r1[2])
class(r1[3])
class(r1[4])
class(r1[5])
> class(r1)
[1] "character"
> class(r1[1])
[1] "character"
> class(r1[2])
[1] "character"
> class(r1[3])
[1] "character"
> class(r1[4])
[1] "character"
> class(r1[5])
[1] "character"
将r1中元素全部转为数值型
as.numeric(r1)
#or
r1 <- as.numeric(r1)
is.numeric(r1)
> as.numeric(r1)
[1] NA NA NA 24 365
#Warning message:强制改变过程中产生了NA ,为以后对矩阵或数据框里的数据判断。
> r1 <- as.numeric(r1)
#Warning message:强制改变过程中产生了NA
> is.numeric(r1)
[1] TRUE
判断r2中元素类型（is|class）
> class(r2)
[1] "numeric"
将r2中元素全部转为字符型
> as.character(r2)
[1] "24" "365" "60" "5" "12"
> is.numeric(r2)
[1] TRUE
作业2:
用seq函数创建一个含10个元素的向量，名为vec1
vec1 <- seq(from=1,to=10,by=1)
##or
vec1 <- seq(1,10,2)
vec1
> vec1 <- seq(from=1,to=10,by=1)
> vec1 <- seq(1,10,1)
> vec1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
计算vec1中位数、标准差、最小值、最大值
a <- median(vec1)
a
b <- sd(vec1)
b
c <- min(vec1)
c
d <- max(vec1)
d
> a <- median(vec1)
> a
[1] 5.5
> b <- sd(vec1)
> b
[1] 3.02765
> c <- min(vec1)
> c
[1] 1
> d <- max(vec1)
> d
[1] 10
用paste函数将vec1中的第3,5,7,9个元素x改为xvec
paste(vec1[c(3,5,7,9)],'vec',sep = '')
> paste(vec1[c(3,5,7,9)],'vec',sep = '')
[1] "3vec" "5vec" "7vec" "9vec"
用paste0函数将vec1中的第1,2,4个元素x改为xvec
paste0(vec1[c(1,2,4)],'vec')
> paste0(vec1[c(1,2,4)],'vec')
[1] "1vec" "2vec" "4vec"
作业3:
获取奇数行内容
先建一个矩阵
tmp<- matrix(1:24,nrow=4,ncol=6)
tmp
> tmp<- matrix(1:24,nrow=4,ncol=6)
> tmp
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 5 9 13 17 21
[2,] 2 6 10 14 18 22
[3,] 3 7 11 15 19 23
[4,] 4 8 12 16 20 24
e_t<-1:nrow(tmp)
tmp[e_t%%2==1,]
e_t<-1:nrow(tmp)
tmp[e_t%%2==1,]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 5 9 13 17 21
[2,] 3 7 11 15 19 23
######获取偶数行内容
e_t<-1:nrow(tmp)
tmp[e_t%%2==0,]
e_t<-1:nrow(tmp)
tmp[e_t%%2==0,]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 2 6 10 14 18 22
[2,] 4 8 12 16 20 24
######更改行名,更改列名
rownames(tmp) <- c('a','b','c','d')
colnames(tmp) <- c('one','two','three','four','five','six')
tmp
rownames(tmp) <- c('a','b','c','d')
colnames(tmp) <- c('one','two','three','four','five','six')
tmp
one two three four five six
a 1 5 9 13 17 21
b 2 6 10 14 18 22
c 3 7 11 15 19 23
d 4 8 12 16 20 24
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