R语言[ ]用法总结

Python017

R语言[ ]用法总结,第1张

Summary：

中括号里面使用的函数要么返回行号/列号，要么返回布尔值。

例如:

1. 筛选：kkk[which(kkk$Abundance.ppm.>=1000),2]<-1000

2. 排序：data_up<-dataMC[order(as.vector(dataMC$RatioMC),decreasing=TRUE)[1:10],]

3. 新加变量：dataMC[dataMC$Accession%in%Down_regulated$Accession,]$class<-c("Down_regulated")

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

1、通过选择菜单：

程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。

2、使用命令

install.packages(package_name,dir)

package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。

dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。

3、本地来安装

如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：

1）linux环境编译运行：tar.gz文件

2）windows 环境编译运行 ：.zip文件

3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件

注：包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。 包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：

Library(“包名”)

Require(“包名”) 1、查看包帮忙

library(help=package_name)

主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数

help(package = package_name)

主要内容包括：包的内置所有函数，是更为详细的帮助文档

2、查看当前环境哪些包加载

find.package() 或者 .path.package()

3、移除包出内存

detach()

4、把其它包的数据加载到内存中

data(dsname, package=package_name)

5、查看这个包里的包有数据

data( package=package_name)

6、列出所有安装的包

library()