数据处理-4(基于R语言)

1. 保存tiff图片：

tiff(filename = "nom.tif", width = 600, height = 900)

2. sample()抽样函数

sample(c(1,2,3,4), 100, replace=TRUE, prob=c(0.15, 0.2,0.3,0.35))

3.factor(x = character(), levels, labels = levels)构造一个因子序列。x为原数据，levels是x中的不同水平，labels是与x中每个水平对应的标签。

x <- c("Man", "Male", "Man", "Lady", "Female")

xf <- factor(x, levels = c("Male", "Man" , "Lady", "Female"),
                 labels = c("Male", "Male", "Female", "Female"))
xf
#[1] Male   Male   Male   Female Female
#Levels: Male Female

4. R中的管道符号为“%>%”。如果要使用管道，需要加载magrittr包。其实Rstudio出的各种包都默认支持管道，如果加载了tidyverse包也是可以。

library(magrittr)
library(ggplot2)
mtcars %>% ggplot(aes(x=cyl,y=mpg,group=cyl))+geom_boxplot()

5. 默认加载包
   如果一些包经常使用，想要启动R之后自动加载，可以在配置文件中进行设置，例如每期启动R，自动加载ggplot2包。

# Method 1
file.edit("~/.Rprofile")
.First <- function() {
library(ggplot2)
}

# Method 2
local({old <- getOption(“defaultPackages”)
options(defaultPackages = c(old, “ggplot2”))})

6. 在绘图的时候，想要快速设置几个不同的颜色，又嫌生成颜色比较麻烦。可以使用rainbow()函数，给定一个数据，快速生成颜色。

rainbow(4)
#[1] "#FF0000" "#80FF00" "#00FFFF" "#8000FF"

7. ggplot2中，使用%+%替换画图数据

library(tidyverse)
p1 %+% dat2

8. 交集intersect()、并集union()、找不同setdiff()

# 找x中不同于y的元素
setdiff(x, y)

# 找y中不同于x的元素
setdiff(y, x)

9. 查看R包里有哪些函数(要先加载这个R包)

ls("package:clusterProfiler")

10. 不等长合并
    M1. dplyr包
    dplyr::bind_rows() #不匹配到的放在最后，且等于NA
    M2. plyr包
    rbind.fill 函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。
    rbind.fill 函数只能合并数据框格式
    source: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50676894