回答于 2022-03-07
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qiime2会直接给出各个分类水平的丰度表，用R语言也可以从otu表中抽提出各个水平的丰度表。读取otu丰富度
代码思路：
1 strsplit后，phylum不是na也不是""则记下，否则记行数到delete
2 添加phylum列，删除注释列和记到delete的phylum
3 按Phylum排序，获取Phylum unique列表
4提取第一个phylum所有行到新表，apply列求和
5遍历剩下的phylum列表，提取每个phylum，apply按列求和，添加到新表
6 数据归一化，保存
拓展:
R语言读取Excel文件的各种方法
最近初学R语言，在R语言读入EXCEL数据格式文件的问题上遇到了困难，经过在网上搜索解决了这一问题，下面归纳几种方法，供大家分享：
第一： R中读取excel文件中的数据的路径：
假定在您的电脑有一个 excel 文件，原始的文件路径是： D:workdata1
如果直接把这个路径拷贝到R中，就会出现错误，原因是：
是escape character（转义符），\才是真正的字符，或者用/
因此，在R中有两种方法读取该路径：
1：在R中输入一下路径： D:\work\data\1 2：在R中输入一下路径： D:\work\data\1 第二： R中读取excel文件中的数据的方法 ：
read.table(),read.csv(),read.delim()直接读取EXCEl文件时，都会遇到一下问题：“在读取‘.xls’的TableHeader时遇到不完全的最后一行”。解决的方法有以下几种：假如文件1.1中是一个6乘以2的矩阵，元素为：
方法1： xls另存为csv格式然后用read.csv ：
具体过程如下：
>data<-read.csv("D:\work\data\1.csv") >data X1 X23 1 2 24 2 3 25 3 4 26 4 5 27 5 6 28 >data<-read.csv("D:\work\data\1.csv",header = F) >data V1 V2 1 1 23333 2 2 24 3 3 25 4 4 26 5 5 27 6 6 28 >data<-read.csv("D:\work\data\1.csv",header = T) >data X1 X23333 1 2 24 2 3 25 3 4 26 4 5 27 5 6 28 也就是说 header = T（TURE）是默认的状态 ，在这默认状态下，输出的data矩阵是一个5乘以2的矩阵，第一行作为了data的名字，如果 header = F（FALSE）， 则会现实原始的矩阵结果。
方法2： xls另存为txt格式然后用read.table ： 如例子所示：
>data<-read.table("D:\work\data\1.txt",header = T) >data X1 X23 1 2 24 2 3 25 3 4 26 4 5 27 5 6 28
>data<-read.table("D:\work\data\1.txt",header = F) >data V1 V2 1 1 23 2 2 24 3 3 25 4 4 26 5 5 27 6 6 28 方法3：打开EXCEL，全选里面的内容，点击复制，然后在R中输入一下命令：数据分析培训
data <- read.table("clipboard", header = T, sep = 't') 结果如下所示：
>data <- read.table("clipboard", header = T, sep = 't') >data X1 X23 1 2 24 2 3 25 3 4 26 4 5 27 5 6 28 >data <- read.table("clipboard", header = F, sep = 't') >data V1 V2 1 1 23 2 2 24 3 3 25 4 4 26 5 5 27 6 6 28 使用这种方法的时候一定要注意复制！剪切板里面没有内容是无法运行的！
《R语言数据分析与挖掘实战》（张良均/云伟标/王路）电子书网盘下载免费在线阅读
链接: https://pan.baidu.com/s/1fVuP6zMXofwU_Eed_GcwKA
提取码: dbyc书名:R语言数据分析与挖掘实战
豆瓣评分:7.5
作者:张良均/云伟标/王路
出版社: 机械工业出版社
出版年: 2015-10
页数: 326
内容简介:
本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力
作者简介:
张良均，大数据挖掘专家和模式识别专家，信息项目管理师，有0多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通JaEE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等畅销书。
