以下内容出自生信星球学习小组
*数据结构类型
向量
区分:
标量:一个元素组成的变量
向量:多个元素组成的变量
从向量中提取元素
(1)根据元素位置
代码语言:txt复制x[4] #取x的第四个元素
x[-4] #排除法,除了第四个元素外剩余的元素
x[2:4] #第二个到第四个元素
x[-(2:4)] #除了第二个到第四个元素
x[c(1,5)] #第一个和第五个元素
(1)根据值取
代码语言:txt复制x[x==10] #等于10的元素
x[x<0] #负数
x[x%in%c(1,2,5)] #存在于向量c(1,2,5)中的元素
数据框
(1)read.table()常见参数
header 逻辑值,指示表格是否包含文件第一行中的变量名称
sep 分隔数据值的分隔符。默认值为sep =“ ”,表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。使用sep =“,”来读取被逗号","分隔的文件,使用sep =“t”来读取制表符分隔的文件
col.names 如果数据文件的第一行不包含变量名(header = FALSE),则可以使用col.names指定包含变量名的字符向量。如果header = FALSE并且省略了col.names选项,则变量将命名为V1,V2,依此类推。
na.strings 指示缺失值代码的可选字符向量。例如,na.strings = c(“9”,“?”)转换每个9和?读取数据时的值为NA
colClasses 分配给列的类的可选向量。例如,colClasses = c(“numeric”,“numeric”,“character”,“NULL”,“numeric”)将前两列读取为numeric,将第三列读取为character,跳过第四列,并读取 第五列为numeric。 如果数据中有五列以上,则第六列重新从colClasses的第一个numeric开始
quote 用于分隔包含特殊字符的字符串的字符。默认情况下,这是双引号"或单引号'
skip 在开始读取数据之前要跳过的文本文件中的行数。此选项对于跳过文件中的标题注释很有用
stringsAsFactors 逻辑值,指示是否应将字符变量转换为因子。除非被colClasses覆盖,否则默认值为TRUE。处理大型文本文件时,设置stringsAsFactors = FALSE可以加快处理速度
text 指定要处理的文本字符串的字符串
comment.char 关闭注释
(2)设置行名和列名
代码语言:txt复制X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量X是一个数据框
colnames(X) #查看列名
rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...
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
(3)数据框的导出
代码语言:txt复制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)
(4)变量的保存与重新加载
中途保存数据,保存格式为RData
代码语言:txt复制save.image(file="bioinfoplanet.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
代码语言:txt复制- 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$列名#也可以提取列(优秀写法,而且这个命令还优秀到不用写括号的地步,并且支持Tab自动补全哦,不过只能提取一列)
(6)直接使用数据框中的变量
代码语言:txt复制plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width) #iris是R语言的内置数据,可以直接使用。提取某两列作散点图
- 保存某些代码为脚本 步骤
答案:未给X赋值,给X赋值就可以了