1、mode()会输出一个R对象的基本数据类型(模式)
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R可以处理的数据类型(types)(也叫模式(modes))包括数值型、字符型、布尔型、复数型(虚数)和原生型(字节)。
2、str()函数会输出一个R对象的结构
基本的数据结构(向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表)
3、class()查看某对象的类型
class:是一种抽象类型,或者理解为一种数据结构(数据框,因子,列表)
他主要是用来给泛型函数(参考java中泛型的概念)识别参数用。
patientID - c(1, 2, 3, 4)
age - c(25, 34, 28, 52)
diabetes - c("Type1","Type2","Type1","Type1")
status - c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
patientdata - data.frame(patientID, age, diabetes,status)
1. 判断存在:一个元素是不是在向量中用 a%in%b
a="TT"
b=c("AA","AT","TT")
a %in% b
[1] TRUE
2. 判断某一元素这向量中的索引(第几个位置): index.TT=which(b==”TT”)
index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号,which是判断函数,b是想知道的元素所在的向量
index.TT
[1] 3
3. 相当于 python 中的字典, names 函数
b
[1] "AA" "AT" "TT"
names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype
names(b)
[1] "geno1" "geno2" "geno3"
names(b)[1]
[1] "geno1"
names(b)[1]="test"
names(b)
[1] "test""geno2" "geno3"
names(b)=NULL
b
[1] "AA" "AT"
b["geno2"]
"AT"
pop_name=c(“CEU”,"YRI")
names(pop_name)=c(1,2)
names(pop_name[1])=1
4. 去除某一元素: b[-index.nu]
#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引,可以先判断索引,再删除。
b=c("AA","AT","TT")
names(b)=c("geno1","geno2","geno3")
index.TT=which(b=="TT")
b=b[-index.TT]
b
geno1 geno2
"AA""AT"
5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数: unique() , table()
b=c("TT","AT","AT","TT","AA")
unique(b)#即相当于去除所有的重复,只保留一个
[1] "TT" "AT" "AA"
table(b)#以元素为name,统计各元素的个数
b
AA AT TT
122
6. 字符串的分割: strsplit()
test="AA"
strsplit(test)
错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值
strsplit(test,split='')
[[1]]
[1] "A" "A"
test=strsplit(test,split='')[[1]]
test
[1] "A" "A"
7. 文本文档的写入: write.table()
write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入,row.names=F去掉行的名字写入,否则会把名字写进去
##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix,见8,然后通过rbind或者cbind叠加上去。
方法一:
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=c(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是
AA
TT
CC
….
##而且还有行和列的名字,因为没有设置参数。因为对于c向量来说,写的话默认是竖着写的,每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind
方法二:
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是
AA TT CC
AA TT CC
AA TT CC
##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的,但是要用到append参数。
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)
}
8. 建立一个空的 matrix :
res.matrix - matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。
9. 如何将 R 运行结果输出到文件
x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")
z=t(x)
ks.test(y,z)
Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:y and z
D = 0.207, p-value 2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided
如上面运行结果,我想将p-value 2.2e-16自动保存到一个文件中,如何用R程序实现,谢谢!
sink("output.txt")
print(ks.test(y,z)$p.value)
sink()
10 降序排列:
a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)
a=sort(a,decreasing=T)
a
[1]5.04.01.21.00.1 -0.1
11. 取前1%的数
a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)
a=sort(a,decreasing=T)#先降序
sig=a[round(length(a)*0.01)]
sig
[1] 990
12.在shell中直接执行R脚本
R CMD BATCH --argstest.R
13. R中高级作图的方法
14:设置字体类型:
par(family='Times New Roman')
15:控制图形四周的空白大小
par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))
其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离
16控制作图区域的大小layout
layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))
分成竖着三份, 其中三份比列依次为(高度依次为2:2:1)
17保留两位小数
round(0.123,digits=2)
18 在原有图的基础上画图:
par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)
19 只显示y轴
plot(1:10,1:10,axes=F)
axis(2,at.....)
20 调节刻度方向 las
plot(1:10,1:10,las=1)
21 屏幕分割
layout(matrix(1:16,4,4))###竖着plot
par(mfrow=c(4,4))##横着plot
22.逻辑表示或者
xor为异或,两值不等为真,两值相等为假。例:xor(0, 1)
23. 从向量中随机取几个数sample
sample(rep(1:1000),10)
23 字符串转换成小数浮点型
as.numeric("0.123")
24. 读取不规范的文本
f=readLines(afile,n=1)#n表示读几行
f=strsplit(f,'\t')##分割
f[1][[1]]##第一行
f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串
25. write 写入文件
write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入
26. 不需要循环,这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply()
apply(data,col2 or row1, max0)
27.保留2位小数
a=2.300
a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))
28。调出假设检验的p value
t.test(data1,data2)$p.value
R语言字符串处理常用函数
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()
. \ | ( ) [ ] ^ $ * + ?
数量词: * + ? {m} {m,n} {m,}
stringr包里面的函数主要分为 6大类 ,包括:
接下来,我们将逐个演示这些函数的使用方法。
str_detect 可以检测pattern是否包括在某个字符串中,并返回TRUE和FALSE
str_count 检测pattern是否包括在某个字符串中的数目
str_which 告诉pattern的索引位置
str_locate 和 str_locate_all 返回pattern的开始和终止位置;
区别是 str_locate 只返回字符串里面的 首个匹配 到的pattern;
str_locate_all 返回字符串里面的 所有匹配 到的pattern;
str_view 和 str_view_all 函数都可以以可视化的方式,返回字符串中匹配到的pattern;
str_sub 在给定起始和终止参数的基础上对字符串进行截取或者替换
str_subset 返回pattern所在的字符串
str_extract 函数返回每个字符串中首个匹配到的pattern
str_extract_all 函数返回每个字符串中所有匹配到的pattern str_extract_all 函数中 simplify 默认为False,默认返回list;当 simplify 为True,则返回matrix
str_match 函数返回每个字符串中首个匹配到的pattern,以matrix的形式呈现
str_match_all 函数返回每个字符串中所有匹配到的pattern,以list的形式呈现
str_length 函数可以计算字符串的长度
str_pad 函数可以填充字符
str_trim 函数去除字符串的空白部分
str_squish 函数作用和 str_trim 函数作用一致,但除了去除字符串前、后的空格,它还可以去除字符串中间出现的重复的空格。这一点上, str_trim 函数无法办到。
str_trunc 函数可以把字符串切割到指定长度
str_replace 函数可以替换pattern为新的字符,仅限于第一个匹配到的
str_replace_all 函数可以替换所有匹配到的pattern
str_replace_na 可以将缺失值替换成‘NA’,这样na.omit函数就无法将缺失值删除了
在 str_replace 和 str_replace_all 函数中,replacement可以用\1, \2中表示模式中的捕获
str_to_upper 函数可以将小写字母转成大写字母
str_to_lower 函数可以将大写字母转成小写字母
str_remove 可以移除字符串中首个匹配到的pattern
str_remove_all 可以移除字符串中所有匹配到的pattern
str_c 函数可以拼接多个字符串
str_dup 函数可以复制字符串
str_split 按照pattern分割字符串
str_split_fixed 按照pattern将字符串分割成指定个数
str_order 函数和 str_sort 函数都可以对字符串进行排序,两者之前的区别在于 前者返回排序后的索引(下标),而后者返回排序后的实际值 。
R 正则表达式
R语言与正则表达式
原来是它!正则表达式揪出生信分析中没有报错的内鬼错误
R语言教程
R for Data Science
stringr 包中的大部分函数具有统一风格的命名方式,以 str_ 开头,正则表达式也完全适用该包。
字符串拼接函数 str_c ,与R语言自带的 paste 和 paste0 函数具有相同的作用。
字符计数函数 str_count ,计算字符串中指定字符的个数。
字符检查函数 str_detect ,检查字符串中是否包含指定字符,返回逻辑向量。
字符复制函数 str_dup ,将字符向量重复若干次,返回重复后的字符向量。
字符提取函数 str_extract 和 str_extract_all ,对字符串进行提取, str_extract_all 函数返回所有的匹配结果。
字符串格式化函数 str_glue ,用花括号 {} 表示占位符,括号内的变量被替换成全局变量值。
字符串长度函数 str_length ,计算字符串长度。
字符位置提取函数 str_locate 和 str_locate_all ,返回匹配到的字符的位置。
字符匹配函数 str_match 和 str_match_all 与字符提取函数 str_extract 类似,返回匹配到的字符,不同之处在于返回格式。
字符补齐函数 str_pad ,用于在字符串中添加单个字符,可选择添加的位置,在参数 side 中进行设置。
字符删除函数 str_remove 和 str_remove_all ,用于删除字符串中的部分字符。
字符替换函数 str_replace 、 str_replace_all 和 str_replace_na ,用于替换字符串中的部分字符。
字符排序函数 str_sort 和 str_order ,对字符向量进行排序。
字符分割函数 str_split 和 str_split_fixed ,对字符串进行分割。
字符过滤函数 str_sub 和 str_subset , str_sub 函数通过指定开始和结束位置,过滤出字符串的部分字符串。 str_subset 函数通过匹配模式,过滤出满足模式的字符串。
stringr 包中其他的有用函数,用于常见的字符处理。
文章题目:R语言中的str_c函数,str在r语言中
URL标题:https://www.cdcxhl.com/article28/dscigjp.html
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