2、其次函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中。
3、然后将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup(table1第一列的变量名) 和 n.rgroup(table 1第一列每个变量的行数)。
4、最后就一键生成html表格了。
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我们在分析了差异表达数据之后，经常要进行热图的可视化展示。
热图（Heat map） 是一个以 颜色 变化来显示数据的 矩阵 。虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。
热图源自于展示数据的平面图像，较大的数字以小的深灰色、黑色方格呈现，而较小的数字则以较亮的方格标示。如Toussaint Loua在1873年就曾使用这样的手法来绘制对 巴黎 各区的社会学统计。 [1] 彼得·斯伊斯在1957年时进行 群集分析 时也透过置换矩阵的行和列的方法将更相似的值标示在一起。雅克·贝尔坦也曾用过类似的方法标示出 累积量表 的资料。而将 阶层式分群法 加入到矩阵中的概念则是由罗伯特·F·林于1973年创造，他利用多次印刷堆叠出的字符来表示不同程度的灰色，将每个字符大小则视为一像素。利兰·威尔金森则是于1994年开发出了第一个能生成高分辨率的矩阵的计算机程序—SYSTAT。
软件设计师科尔马克·金尼则在1991年时注册了热图这个商标用以形容一种描绘金融市场信息的平面图形， [2] 但是取得了金尼发明的公司在2003年时不小心使得这个商标失效了 [3]
当我们在数据集中缺少值时，重要的是考虑为什么它们会丢失以及它们对分析的影响。有时忽略丢失的数据会降低功耗，但更重要的是，有时它会使答案有偏差，并有可能误导错误的结论。因此，重要的是要考虑丢失的数据机制是什么，以便对其进行处理。 Rubin（1976）区分了三种类型的误报机制：
