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和数据框。

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