R语言学习笔记-Day3

2024-07-04 22:52:53 浏览数 (1)
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df1 <- data.frame(gene  = paste0("gene",1:4),
                 change = rep(c("up","down"),each = 2),
                 score  = c(5,3,-2,-4))

df1
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##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down    -2
## 4 gene4   down    -4
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df1[2,]
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##    gene change score
## 2 gene2     up     3
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rownames(df1)
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## [1] "1" "2" "3" "4"
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class(df1[,2]);df1[,2]
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## [1] "character"
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## [1] "up"   "up"   "down" "down"
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colnames(df1)
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## [1] "gene"   "change" "score"
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class(df1[2,])
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## [1] "data.frame"
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class(df1[,2])
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## [1] "character"
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df1[c(1,3),1:2]
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##    gene change
## 1 gene1     up
## 3 gene3   down
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df1[,"gene"]
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## [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4"
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df1[,c("gene","change")]
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##    gene change
## 1 gene1     up
## 2 gene2     up
## 3 gene3   down
## 4 gene4   down
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test1 <- data.frame(name = c("jimmy","nicker","Damon","Sophie"),
                    blood_type = c("A","B","O","AB"))
test2 <- data.frame(name = c("Damon","jimmy","nicker","tony"),
                    group = rep(paste0("group",1:2),each = 2),
                    vision = c(4.2,4.3,4.9,4.5))
test3 <- data.frame(NAME = c("Damon","jimmy","nicker","tony"),
                    weight = c(140,145,110,138))

test1;test2;test3
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##     name blood_type
## 1  jimmy          A
## 2 nicker          B
## 3  Damon          O
## 4 Sophie         AB
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##     name  group vision
## 1  Damon group1    4.2
## 2  jimmy group1    4.3
## 3 nicker group2    4.9
## 4   tony group2    4.5
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##     NAME weight
## 1  Damon    140
## 2  jimmy    145
## 3 nicker    110
## 4   tony    138
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test4 <- merge(test1,test2,by="name");test4
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##     name blood_type  group vision
## 1  Damon          O group1    4.2
## 2  jimmy          A group1    4.3
## 3 nicker          B group2    4.9
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test5 <- merge(test1,test3,by.x="name",by.y="NAME");test5
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##     name blood_type weight
## 1  Damon          O    140
## 2  jimmy          A    145
## 3 nicker          B    110
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test6 <- merge(test1,test3,by.x="name",by.y="NAME",all=T);test6
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##     name blood_type weight
## 1  Damon          O    140
## 2  jimmy          A    145
## 3 nicker          B    110
## 4 Sophie         AB     NA
## 5   tony       <NA>    138
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#练习3-1
#table(test$Strand)
#练习2-3
#

m <- matrix(1:9,nrow = 3)
m
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##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
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m[1:2,2:3]
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##      [,1] [,2]
## [1,]    4    7
## [2,]    5    8
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colnames(m) <- c("a","b","c");m
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##      a b c
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
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t(m)
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##   [,1] [,2] [,3]
## a    1    2    3
## b    4    5    6
## c    7    8    9
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a1 <- as.data.frame(m);a1
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##   a b c
## 1 1 4 7
## 2 2 5 8
## 3 3 6 9
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t(a1)
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##   [,1] [,2] [,3]
## a    1    2    3
## b    4    5    6
## c    7    8    9
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x <- list(m1 = matrix(1:9,nrow = 3),
          m2 = matrix(2:9,nrow = 2));x
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## $m1
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
## 
## $m2
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    2    4    6    8
## [2,]    3    5    7    9
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scores = c(100,59,73,95,45)
names(scores) = c("jimmy","nicker","Damon","Sophie","tony")
scores
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##  jimmy nicker  Damon Sophie   tony 
##    100     59     73     95     45
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names(scores)[scores>60]
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## [1] "jimmy"  "Damon"  "Sophie"
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#数据框按照逻辑值取子集
k = df1$score>0;k
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## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE
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df1[k,]
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##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
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df1[,k]
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##    gene change
## 1 gene1     up
## 2 gene2     up
## 3 gene3   down
## 4 gene4   down
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df1$gene[df1$score>0]
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## [1] "gene1" "gene2"

R Markdown

*数据框来源 (1) 用代码新建 (2) 用已有数据转换或处理得到 (3) 读取表格文件（存在于R语言之外的文件，只操作数据框而不修改表格） (4) R语言内置数据（heatmap(volcano)；iris；letters；LETTERS），并非所有内置数据都是数据框

**代码新建数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),

change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3,-2,-4))

**读取文件 df2 <- read.csv("gene.csv")

**数据框属性 dim(df1) 1 4 3 nrow(df1) 1 4 ncol(df1) 1 3 rownames(df1) 1 "1" "2" "3" "4" colnames(df1) 1 df1$score 1 5 3 -2 -4 #删掉score，按tab键可自动显示列名 mean(df1%score) 1 0.5

#统计表格中有多少某一列有多少元素：table() table(test$strand)

**数据框取子集

按名字

df1,"gene" "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" df1,c("gene","change") （可一次取多列，列名需加""）

按坐标

df12,2 "up" df12, ；df1,2 df1c(1,3),1:2；

##按逻辑值（难点） k = df1$score>0;k 1 T T F F df1k, #结果保留前两行（TURE） ###筛选score>0的基因 k = df1$score>0;k 1 T T F F df1k,1 "gene1" "gene2" df1$genek "gene1" "gene2" df1$genedf1$score>0 "gene1" "gene2"

#中括号中的逗号，代表维度的分割，因此x1,5，会报错，向量不存在第二维度

**数据框修改 #改一个格 df13,3 <- 5

#改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2)

#新增一列（"$"后使用新列名） df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)

#行（列）名的修改 等价于修改向量 rownames(df1) <- c("r1","","","")) colnames(df1)2 <- "CHANGE"

**两个数据框的连接（取交集） merge(test1,test2,by="name") merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") （当列名不同时）**两个数据框的连接（取合集） #左连接，右连接，取合集，？ merge(test1,test3,by.x="name",by.y="NAME",all=T) / merge(test1,test3,by.x="name",by.y="NAME",all.x=T,all.y=T)

*矩阵新建和取子集 m <- matrix(1:9,nrow = 3) #取子集 m2,;m,1;m2,3;m1:2,2:3

*矩阵的转置和转换 colmanes(m) <- c("a","b","c") t(m) #转置 as.data.frame(m) #转换为数据框#此时m数据结构并没有发生改变，仍为矩阵（m = as.data.frame(m)）

*列表新建和取子集 x <- list(m1 = matrix(1:9,nrow = 3), m2 = matrix(2:9,nrow = 2)) x[1] / x$m1 #取列表中第一个矩阵m1

*补充：元素的“名字”-names() scores = c(100,59,73,95,45) names(scores) = c("jimmy","nicker","Damon","Sophie","tony") #scores仍为向量 scores"jimmy" scoresc("jimmy","nicker") names(scores)scores>60 #yx>0成立的前提是x与y一一对应

*删除变量 rm(x) #删除一个 rm(df1,m) #删除多个 rm(list = ls()) #删除全部，清空环境 快捷键Ctrl L #清空控制台，清空控制台文字

引用自生信技能树

学习笔记 r语言

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