c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复
length:求长度 subset:求子集 seq,from:to, NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性
mode,typeof:对象存储模式与类型 names:对象的名字属性
character:字符型向量 nchar:字符数 substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串 paste,strsplit:连接或拆分
charmatch,pmatch:字符串匹配 grep,sub,gsub:模式匹配与替换
complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数
factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子
table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数
+, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif,trunc,zapsmall:舍入 max,min,pmax,pmin:最大最小值
range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数
abs,sqrt:绝对值,平方根 log, exp, log10, log2:对数与指数函数 sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数
sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数
beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积 polyroot:多项式求根 poly:正交多项式 spline,splinefun:样条差值
besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数 deriv:简单表达式的符号微分或算法微分
array:建立数组 matrix:生成矩阵 data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri:矩阵的下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量 t:矩阵转置
cbind:把列合并为矩阵 rbind:把行合并为矩阵 diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm:数组转置 nrow, ncol:计算数组的行数和列数 dim:对象的维向量
dimnames:对象的维名 row/colnames:行名或列名 %*%:矩阵乘法 crossprod:矩阵交叉乘积(内积) outer:数组外积 kronecker:数组的Kronecker积
apply:对数组的某些维应用函数 tapply:对“不规则”数组应用函数 sweep:计算数组的概括统计量 aggregate:计算数据子集的概括统计量 scale:矩阵标准化
matplot:对矩阵各列绘图 cor:相关阵或协差阵 Contrast:对照矩阵 row:矩阵的行下标集 col:求列下标集
solve:解线性方程组或求逆 eigen:矩阵的特征值分解 svd:矩阵的奇异值分解 backsolve:解上三角或下三角方程组 chol:Choleski分解
qr:矩阵的QR分解 chol2inv:由Choleski分解求逆
<,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():逻辑运算符 logical:生成逻辑向量 all,any:逻辑向量都为真或存在真
ifelse():二者择一 match,%in%:查找 unique:找出互不相同的元素 which:找到真值下标集合 duplicated:找到重复元素
optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根
if,else,ifelse,switch:分支 for,while,repeat,break,next:循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。
function:函数定义 source:调用文件 call:函数调用 .C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall:递归调用
browser,debug,trace,traceback:程序调试 options:指定系统参数 missing:判断虚参是否有对应实参 nargs:参数个数 stop:终止函数执行
on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算 system.time:表达式计算计时 invisible:使变量不显示 menu:选择菜单(字符列表菜单)
其它与函数有关的还有:delay,delete.response,deparse,do.call,dput,environment ,,formals,format.info,interactive,
is.finite,is.function,is.language,is.recursive ,match.arg,match.call,match.fun,model.extract,name,parse,substitute,sys.parent ,warning,machine
cat,print:显示对象 sink:输出转向到指定文件 dump,save,dput,write:输出对象 scan,read.table,load,dget:读入
ls,objects:显示对象列表 rm, remove:删除对象 q,quit:退出系统 .First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。
options:系统选项 ?,help,help.start,apropos:帮助功能 data:列出数据集分析
每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数。
比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:
norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma:伽玛,beta:贝塔
lnorm:对数正态,logis:逻辑分布,cauchy:柯西, binom:二项分布,geom:几何分布,hyper:超几何,nbinom:负二项,pois:泊松 signrank:符号秩,
wilcox:秩和,tukey:学生化极差
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。
R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。
cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算 biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图 cancor:典则相关 princomp:主成分分析 hclust:谱系聚类
kmeans:k-均值聚类 cmdscale:经典多维标度 其它有dist,mahalanobis,cov.rob。
ts:时间序列对象 diff:计算差分 time:时间序列的采样时间 window:时间窗
lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差
1. 判断存在:一个元素是不是在向量中用 a%in%b>a="TT"
>b=c("AA","AT","TT")
>a %in% b
[1] TRUE
2. 判断某一元素这向量中的索引(第几个位置): index.TT=which(b==”TT”)
>index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号,which是判断函数,b是想知道的元素所在的向量
>index.TT
[1] 3
3. 相当于 python 中的字典, names 函数
>b
[1] "AA" "AT" "TT"
>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype
>names(b)
[1] "geno1" "geno2" "geno3"
>names(b)[1]
[1] "geno1"
>names(b)[1]="test"
>names(b)
[1] "test""geno2" "geno3"
>names(b)=NULL
>b
[1] "AA" "AT"
>b["geno2"]
"AT"
pop_name=c(“CEU”,"YRI")
names(pop_name)=c(1,2)
names(pop_name[1])=1
4. 去除某一元素: b[-index.nu]
#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引,可以先判断索引,再删除。
>b=c("AA","AT","TT")
>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")
>index.TT=which(b=="TT")
>b=b[-index.TT]
>b
geno1 geno2
"AA""AT"
5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数: unique() , table()
>b=c("TT","AT","AT","TT","AA")
>unique(b)#即相当于去除所有的重复,只保留一个
[1] "TT" "AT" "AA"
>table(b)#以元素为name,统计各元素的个数
b
AA AT TT
122
6. 字符串的分割: strsplit()
>test="AA"
>strsplit(test)
错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值
>strsplit(test,split='')
[[1]]
[1] "A" "A"
>test=strsplit(test,split='')[[1]]
>test
[1] "A" "A"
7. 文本文档的写入: write.table()
write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入,row.names=F去掉行的名字写入,否则会把名字写进去
##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix,见8,然后通过rbind或者cbind叠加上去。
方法一:
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=c(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是
AA
TT
CC
….
##而且还有行和列的名字,因为没有设置参数。因为对于c向量来说,写的话默认是竖着写的,每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind
方法二:
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是
AA TT CC
AA TT CC
AA TT CC
##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的,但是要用到append参数。
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)
}
8. 建立一个空的 matrix :
res.matrix <- matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。
9. 如何将 R 运行结果输出到文件
>x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")
>z=t(x)
>ks.test(y,z)
Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:y and z
D = 0.207, p-value <2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided
如上面运行结果,我想将p-value <2.2e-16自动保存到一个文件中,如何用R程序实现,谢谢!
sink("output.txt")
print(ks.test(y,z)$p.value)
sink()
http://cos.name/cn/topic/16300
10 降序排列:
>a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)
>a=sort(a,decreasing=T)
>a
[1]5.04.01.21.00.1 -0.1
11. 取前1%的数
>a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)
>a=sort(a,decreasing=T)#先降序
>sig=a[round(length(a)*0.01)]
>sig
[1] 990
12.在shell中直接执行R脚本
R CMD BATCH --argstest.R
13. R中高级作图的方法
http://qizhi502.blog.163.com/blog/static/11497002520120611451736/
14:设置字体类型:
par(family='Times New Roman')
15:控制图形四周的空白大小
par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))
其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离
16控制作图区域的大小layout
layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))
分成竖着三份, 其中三份比列依次为(高度依次为2:2:1)
17保留两位小数
round(0.123,digits=2)
18 在原有图的基础上画图:
par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)
19 只显示y轴
plot(1:10,1:10,axes=F)
axis(2,at.....)
20 调节刻度方向 las
plot(1:10,1:10,las=1)
21 屏幕分割
layout(matrix(1:16,4,4))###竖着plot
par(mfrow=c(4,4))##横着plot
22.逻辑表示或者
xor为异或,两值不等为真,两值相等为假。例:xor(0, 1)
23. 从向量中随机取几个数sample
sample(rep(1:1000),10)
23 字符串转换成小数浮点型
as.numeric("0.123")
24. 读取不规范的文本
f=readLines(afile,n=1)#n表示读几行
f=strsplit(f,'\t')##分割
f[1][[1]]##第一行
f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串
25. write 写入文件
write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入
26. 不需要循环,这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply()
apply(data,col2 or row1, max>0)
27.保留2位小数
a=2.300
a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))
28。调出假设检验的p value
t.test(data1,data2)$p.value
用法:assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos), inherits = FALSE, immediate = TRUE)
assign函数在循环时候,给变量赋值。
举例说明:
1、
for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){
assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])
}
2、
for (i in 1:3){
assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)
}
ls()
[1] "a1" "a2" "a3" "i"
>a1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a2
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a3
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10
1、paste函数可用于字符串连接
用法:paste (..., sep = " ", collapse = NULL),分隔符默认为空格
我们简单举个例子
1)paste("a","b") ##能连接a b
[1] "a b"
paste("a","b","c")
[1] "a b c"
2)设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了
[1] "a=b"
3)连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4)paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名
[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、
2、collapse参数
谢益辉大佬说这个参数引无数英雄竞折腰啊,大家只会sep
1)paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧,collapse没用上
[1] "a 1"
2)paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了,collapse折叠起了元素
[1] "a+b+c"
3)paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4)paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接,然后折叠
[1] "a1+a2+a3+a4+a5"
3、与paste0函数的区别
paste0函数,默认sep=""是两个函数唯一的区别
paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")
[1] "a1""b2""c3"
如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接
[1] "a 1" "b 2" "c 3" "a 4" "b 5"
paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""
[1] "a1""b2""c3"
用法:unlist()函数的作用,就是将list结构的数据du,变zhi成非list的数据,即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式
如果是向量的话就直接输出向量
例子:
%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然:
#首先复制两个变量a和b
>a <- 1:5
>b <- 3:7
>a %in% b #看a的元素是否包含在b中输出结果如下:
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
用法:apply(x, MARGIN, FUN, ...)
作用:对 矩阵 的行或列使用函数,或者对 数组 的各个维度使用函数
x为数据对象,MARGIN是维度的下标,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列,FUN是自己指定的任意或自定义函数
注:数据框dataframe也可以使用apply函数,该函数会自动将数据框转化为矩阵,但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型,否则会报错。
用法:lapply(x,FUN,...)
作用:对列表中的各个元素使用函数
x是格式为列表的数据源,FUN是任意函数。
intersect(data1,data2):交集
union(data1,data2):并集