在R Studio 中新建项目（R project）
File → New Project → New Directory → New Project → Directory name（填英文名不能有中文空格和特殊字符） → Create project as subdirectory of（选择路径） → Create
结果：如图右下角有新建文件夹、右上角有text1且电脑路径内也有该文件夹
image.png
新建脚本
File → New File → R Script
image.png
脚本的运行方式
- 逐行运行：光标放在一行的任意位置
- 选中运行:选中全部运行
快捷键： Windows是Ctrl + Enter Mac是cmd + Enter
使用“#”为脚本添加注释
脚本的保存
离脚本第一行最近的保存为脚本的保存，保存后命名（.R结尾）（脚本默认位置在工作目录 R project）
getwd()#查看工作目录
R语言的几类命令响应
- 报错：出现 Error 就是错了，检查命令、环境，修正后重新运行
- 警告：出现 Warning 不用理他，忽略
- 没反应：看是否出现大于号，出现大于号表示运行完成了
- 命令正在运行：出现红色键，中止（点击红色键）或等待
- 命令不完整：出现加号，tab 补全命令或按 ESC 键退出
- 出现大片提示信息：检查是否有Error，没有就忽略
- R问你问题 ?[a/s/n]：必须回答，可输入n，回车
数据类型和向量
- 字符型：字母和数字的组合（“a” “nn” “a1”）
- 数值型：纯数字（1 2 3.2 ）
- 逻辑型：TRUE/FALSE/NA （T/F/NA）
class()#判断数据类型
tips：光标放在>后面，摁向上键可修改上一条命令重新运行
== #判断是否相等
!=#判断是否不相等（不相等为TRUE）
&#与 |#或 !#非
is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSE
is.numeric(1)# 是否数值型数据
is.logical(1) #是否逻辑型数据
is.character("a") #是否字符型数据
as族函数实现数据类型之间的转换
as.numeric(1) #将其他数据类型转换为数值型（要本来就是数字）
as.logical(1) #将其他数据类型转换为逻辑型
as.character(1)# 将其他数据类型转换为字符型
数据结构
QQ截图20210106210620.png
脚本打开是乱码的解决方案
File → Reopen with Encoding → UTF-8 → OK
向量的生成
#(1)用 c() 结合到一起
c(2,5,6,2,9)
c("a","f","md","b")
#(2)连续的数字用冒号“:”
1:5
#(3)有重复的用rep(), 有规律的序列用seq(),随机数用rnorm（符合正态分布的）
rep("gene",times=3)
seq(from=3,to=21,by=3)
rnorm(n=3)
#(4)通过组合,产生更为复杂的向量。
paste0(rep("gene",times=3),1:3)
数据转换规则尽量不产生NA
2.png
对单个向量进行的操作
#(1)赋值给一个变量名
x = c(1,3,5,1) #随意的写法
x
x <- c(1,3,5,1) #规范的赋值符号 Alt+减号
x
#赋值+输出一起实现
x <- c(1,3,5,1);x
(x <- c(1,3,5,1))
#(2)简单数学计算
x+1
log(x)
sqrt(x)
#(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量
x>3
x==3
#(4)初级统计
max(x) #最大值
min(x) #最小值
mean(x) #均值
median(x) #中位数
var(x) #方差
sd(x) #标准差
sum(x) #总和
length(x) #长度（指向量里的元素个数）
unique(x) #去重复（去掉后面的）
duplicated(x) #对应元素是否重复（返回哪一个位置上的数据是重复出现的，重复位置输出值为TRUE）
table(x) #重复值统计
sort(x)#排序（默认从小到大）
sort(x,decreasing=T)#从大到小排
rev(sort(x))#从大到小排
？+函数可看帮助文档
对两个向量进行的操作
x = c(1,3,5,1)
y = c(3,2,5,6)
#(1)逻辑比较，生成等长的逻辑向量
x == y
x %in% y #x中的元素在y中吗（以x为核心，x有几个元素返回结果就有几个元素）
#(2)数学计算
x + y
#(3)“连接“
paste(x,y,sep=":")#paste(x,y,sep="")等同于paste0
#(4)交集、并集、差集
intersect(x,y)#三个取交集可先对两个取交集，后用交集与另一个取交集
union(x,y)
setdiff(x,y)#x里面存在，y里面不存在
setdiff(y,x)#y里面存在，x里面不存在
#当两个向量长度不一致时，短的循环补齐长的
x = c(1,3,5,6,2)
y = c(3,2,5)
例：把感兴趣的30个基因从1000个基因里挑出来
思路：判断1000个里有哪些是存在于30个里的，即1000为x30为y，使用x %in% y（或intersect(x,y)取交集）
向量筛选(取子集)
[ ]：将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃，[ ]里为能单独运行的逻辑值向量，中括号里外的长度要相等，不然麻烦
x <- 8:12
#根据逻辑值取子集
x[x==10]#提取出x=10的值
x[x<12]
x[x %in% c(9,13)]#提取出在9和13中存在的x
#根据位置取子集
x[4]
x[2:4]
x[c(1,5)]
x[-4]
x[-(2:4)]
按照逻辑值：中括号里是与x等长的逻辑值向量
按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量
修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值*
x[4] <- 40
x
x[x>10] <- 10
x
简单向量作图
k1 = rnorm(12);k1
k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2
k2 = rep(c("a","b","c","d"),times = 3);k2#each和times的区别：each为a a a a b b ... times为a b c d a b..
plot(k1)
boxplot(k1~k2) #k1纵坐标 k2横坐标 boxplot箱线图
向量匹配排序
match(x,y)
#[1] 4 1 5 2 3 ##根据x，调整y的顺序，返回的结果是y的下标 (按x顺序排列）
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