学习小组Day5——Kururu

思维导图

变量和常量

> 2#这是数字
[1] 2
> 321321#这也是数字
[1] 321321
> "2"#数字加上引号，就是字符了，常亮
[1] "2"
> asdsd#字符没有引号，是变量，没有赋值，会报错
错误: 找不到对象'asdsd'
> "asdsd"#这个是字符，加上引号，是常量
[1] "asdsd"
> asdsd<-321321#这是变量，对它赋值
> asdsd#赋值后的变量，不会报错
[1] 321321

多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）

> name<-"kururu"
> name#字符向量，变量
[1] "kururu"
> score<-95
> score#数字向量，变量
[1] 95
> score>60#逻辑向量，变量
[1] TRUE

多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）

> names(score)<-c("yw","sx","xy")
> score#3个元素的变量
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   94   97   93
[2,]   90   96   98
[3,]   91  100   92
attr(,"names")
[1] "yw" "sx" "xy" NA   NA   NA   NA   NA   NA  
> sample (90:100,9)#生成一个有着9个元素的向量
[1]  94  93  96  99  91 100  92  90  97
> score<-sample (90:100,9)#把这个向量赋值给score这个变量
> dim (score) <-c (3, 3)#给这个 score 变量加上维度属性
> score#所以一个向量就变成了2维的数组
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   95   91   93
[2,]   94   97  100
[3,]   99   90   98
> 
> #如果是数组里面混入字符和数字，就全部改
> score1<-score
> score1[,3] <-"PASS"
> score1
     [,1] [,2] [,3]  
[1,] "95" "91" "PASS"
[2,] "94" "97" "PASS"
[3,] "99" "90" "PASS"
> 
> #数据框支持数字和字符混排
> score2<-as.data.frame(score)
> score2[,3]<-"PASS"
> score2
  V1 V2   V3
1 95 91 PASS
2 94 97 PASS
3 99 90 PASS

以上参考生物技能树生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)

向量

> 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] 1 2 3
> x<- 1:10 #从1-10之间所有的整数
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> 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
 [1]  1.0  1.5  2.0  2.5  3.0  3.5  4.0  4.5  5.0  5.5  6.0  6.5  7.0  7.5  8.0  8.5  9.0  9.5 10.0
> x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次
> x
[1] 1 2 3 1 2 3

从向量中提取元素

（1）根据元素位置

> x[4] #x第4个元素
[1] 1
> 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）根据值

> x[x==10]#等于10的元素
integer(0)
> x[x<0]
integer(0)
> 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

数据框

(1)读取本地数据

> read.table(file = "huahua.txt",sep="\t",header = T)
  X1 X2
1  A  1
2  B NA
3  C NA
4  D  3
5  E NA
#读取文件，分隔符为Tab，有表头 
> a<-read.table(file = "huahua.txt",sep="\t",header = T)
#把这个数据框赋给一个变量a

(2)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
> X
  X2
A  1
B NA
C NA
D  3
E NA

(3)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） 

然后在路径文件夹可以看到“yu.txt”这个文件

（4）变量的保存与重新加载

#保存的格式是RData。
save.image(file="Kururu.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

（5）提取元素

X[x,y]#第x行第y列
X[x,]#第x行，行后面一定会有逗号
X[,y]#第y列
X[y] #也是第y列,可以省略逗号
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）

（6）直接使用数据框中的变量

提取某两列作散点图：

a <-data.frame(case=paste("S",1:50)),values=runif(50))
 plot(a$case,a$values)

attach

attach(a)#锁定数据框a
plot(case,values)
detach（a）#解除锁定数据框a

with

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

with的作用，help了一下For with, the value of the evaluated expr

<u>作业</u>：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错X not found，是为什么，应该怎么解决？

可能是大小写的错误，现在的工作环境里没有变量X