R语言中常用的字符串处理函数：
（1）得到字符串长度：nchar()
# 生成示范字符串
（2）剪切字符串：strsplit()
# 对字符串进行剪切
（3） 得到子字符串：substr()
# 得到子字符串
（4） 判断字符串中是否有某个字串:grepl()
# 判断字符串中是否有某个字串
（5） 字符串替换：gsub()
（6）字符串定位
在Hmisc包里，有一个函数可以很方便的对文本的的目标字符串进行定位，substring.location()
R语言数据结构主要有以下四种：
四种数据结构，重点掌握 向量 和 数据框
判断数据结构的函数： class()
向量的详细讲解在上一篇文章，以下主要讲数据框，矩阵，列表：
以下大部分操作使用的数据框为df
几个重要的函数：查看数据框的行数和列数，行名和列名；以及单独查行的数量，列的数量
数据框取子集有几种方法 ： $ 符号，坐标，名字，逻辑值
在 [,] 里，行在前面（左边），列在后面（右边），行与列用逗号 , 隔开： [行,列]
中括号里的逗号，表示维度的分割
数据框按照逻辑值取子集，TRUE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列去掉。
修改第二列的列名，就是修改列名这个向量的第二个元素
https://blog.csdn.net/weixin_39718006/article/details/110516670
后续的笔记会有详细介绍
矩阵不能用 $ 符号取子集
t()：转置函数，行与列的互换
as.data.frame()：转换，把矩阵变为数据框 ，用as.matrix()函数也能把数据框变为矩阵
聚类，相似的行，相似的列会聚在一起。热图自动聚类，行和列的相对位置发生了变化，只是列与列，行与行之间的变化规律。
![热图自动聚类]]( https://upload-images.jianshu.io/upload_images/17511166-f6e2432a04cffbbe.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240 )
热图默认聚类，修改参数，不让聚类，热图与表达矩阵对应。
默认的设置不符合自己的预期，可以子啊作者允许的范围内定义。
查看函数帮助文档，参考修改，达到自己的要求。
列表没有列名和行名，只有元素的名字。列表可以由数据框，矩阵，向量，单独的一个数字都可以组成。
列表没有行和列的概念，只有元素，取子集的两种方式： [[]] ， $ ，
$ 有两个作用：数据框取子集和列表取子集。在矩阵和向量里不能用 $ 。
用 class() 函数更能具体说明问题， 判断数据结构和数据类型
以上内容是听 生信技能树 小洁老师的 R语言线上课 ，根据自己的理解记录下来，小洁老师授课非常细心，对不同水平的同学都照顾到，并且补充很多技巧以及注意事项。
认识R语言的四种数据结构，小洁老师强调重点掌握向量和数据框，在实战中遇到很多数据结构都是数据框，表达矩阵可以转化为数据框，数据框的一列可以看做是一个向量。小洁老师把实战中会需要的操作融入到练习题，在实战中能联想起小洁老师讲过的知识点。
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
