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biodist r语言_R语言基础入门之二：数据导入和描述统计 原创
2020-12-21 04:48:53
weixin_39538789
码龄6年
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一、数据导入
对初学者来讲，面对一片空白的命令行窗口，第一道真正的难关也许就是数据的导入。数据导入有很多途径，例如从网页抓取、公共数据源获得、文本文件导入。为了快速入门，建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法。也就是先用较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。
例如我们先从这个地址下载iris.csv演示数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。在R语言中输入如下命令： data=read.table('clipboard',T)
这的里read.table是R读取外部数据的常用命令，T表示第一行是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。另一种更方便的导入方法是利用Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是一样的。
二、Dataframe操作
在数据导入R语言后，会以数据框(dataframe)的形式储存。dataframe是一种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每一行都代表一个样本点，而每一列则代表了样本的不同属性或特征。初学者需要掌握的基本操作方法就是dataframe的编辑、抽取和运算。
尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进行编辑，下面的命令可以让你有机会修改数据并存入到新的变量newdata中： newdata=edit(data)
另一种情况就是我们可能只关注数据的一部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键入下面的命令即可： newdata=data[20:30,2]
如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下面两个命令是等价的： newdata=data[,
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/FN433596
最近发现了两个新方法
我试了一下这个kingfisher这个工具
需要提前安装Aspera这个工具并添加到环境变量
把一个软件临时添加到环境变量可以使用如下命令
先使用 cd 命令进入软件的可执行文件的目录
接下来是 export PATH=$PWD:$PATH
首选是参考基因组构建索引
比对
sam文件转换为bam
bam文件排序
计算覆盖度
输出文件的部分
小明的数据分析笔记本
