read.table（“文件名”，sep=“分割符号”，header=T第一行做列名rownames=1第一列为行名)
注意：csv分隔符为，txt分隔符为\t
write.table("文件名"，数据框，sep=“分隔符”,row.names=TRUE, col.names=NA)
解释：将b数据框导出为BMI.txt或BMI.csv
注意：最后row.names=TRUE, col.names=NA是为了输出数据框不错位
数据框$列名
解释提取test数据框中的height一列数据
解释：根据gender进行分组，检验组间height，数据来自数据框test
开始一个新的R语言数据分析新项目，管理脚本、图片、文件的推荐方式：打开Rstudio，新建Rproject，新建脚本（脚本存放在生成的Rproject文件夹中）。
若要逆着优先顺序操作，将返回NA
x %in%y是判断x中的每一个元素是否在y中存在。
若x和y长度不一致，返回x个TRUE或者FALSE。
⚠️练习：按如下方式生成test数据框，提取test中，最后一列值为a或c的行，组成一个新的数据框，赋值给test2。
这里如果使用==来判断，就相当于拿test$n的15个值与c('a','c')的2个值来一一对应着比对，因为两者长度不同，会发生循环补齐，其效果如下图，明显不是我们想要的结果。
x%in%y：选出x是y中一个值时的所有行
另：取交集、差集、并集的函数为：intersect(x,y)、union(x,y)、setdiff(x,y)、setdiff(y,x)
match函数的用法参考： https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/84927296
使用match函数修改矩阵的信息
方法1--设置CRAN镜像：打开R studio，点击tools--global option--packages，选择Package CRAN reposotory。
方法2--设置CRAN和bioconductor镜像
用于读取/导出文件的R包
rio可以不用区分读入文件类型，大部分文件可直接用import()读取。
@ 是R中，S4类的一个操作符， 用于提取S4对象中的内容（slot） ，比如：
这个时候$是不起作用的，因为被S4类重写了。可以自己定义$的行为。
⚠️： matrix不能直接用$取列
⚠️因此如果想取数据框中的部分行，在方括号中直接输入行数即可，返回的仍然是数据框。但如果加了逗号，会丧失数据框的格式，也就是会使数据框的行名（往往是基因名）丢失。
后面存图时可以用paste0连接GSE编号和图片类型及后缀，这样不同数据的分析得到的图片名就跟数据相一致。
通过将变量因子化来设置柱条的顺序
数据准备
R函数的诸多有趣特性之一，就是它们可以应用到一系列的数据对象上，包括标量、向量、矩阵、数组和数据框。
R中提供了一个apply()函数，可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。
apply(x, MARGIN, FUN, ..., simplify = TRUE)
其中，x为数据对象，可以是数组、矩阵、数据框，数据至少是二维的，MARGIN是维度的下标，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列。FUN是自定义调用的函数，可为任意R函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。
lapply(x, FUN)
lapply函数将函数应用于输入变量x的每一个元素，返回一个与x长度相同的列表。x可以是列表，向量或数据框。
sapply(x, FUN)
x可以是列表，矩阵或数据框，以向量或矩阵形式输出结果。执行的功能与lapply函数相同。
tapply(X, INDEX, FUN = NULL)
tapply用于数据框类型的数据，可以按因子变量分组计算统计量。X可以是数组、矩阵、数据框等分割型数据向量，INDEX是一个或多个因子的列表，每个因子的长度都与x相同，FUN为自定义的调用函数。 53
参考资料：
