1. 拿小本本记下的
（1）R的赋值符号 <-
（2）在控制台输入命令，相当于Linux的命令行
（3）R的代码是带括号的，括号必须是英文。
（4）显示工作路径 getwd()
（5）向量由元素组成，元素可以是数字或者字符串。
（6）表格在R语言中叫数据框
（7）复制代码时，要理解其中的命令、函数的意思。
函数或者命令不会用时
除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table
调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下~
（8）数据类型
- 向量（vector）* * *
- 矩阵（Matrix）
- 数组（Array）
- 数据框（Data frame）* * *
- List
生信学习者最需要熟悉的是向量和数据框。
2. 向量
1. 标量和向量的区分
来源：生信星球
元素：指数字或者字符串（用chr表示）等
标量：一个元素组成的变量
向量：多个元素组成的变量
（一个向量是一排有序排列的元素）
- 使用时会给变量定义（赋值）
x<- c(1,2,3) #常用的向量写法，意为将x定义为由元素1，2，3组成的向量。
x
x<- 1:10 #从1-10之间所有的整数
x
x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数（注意是逗号不是分号）
x
x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次
x
(每行下输入x是查看他)
这样的：
> x <- seq(1,10,by = 0.5)
> x
[1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0
[8] 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5
[15] 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0
> x <- rep(1:3,times = 2)
> x
[1] 1 2 3 1 2 3
-
查看变量
输入命令View(x)x是变量，View大写！！！
——这里x被赋值四次，所以最后一次才是结果
查看赋值的变量
2. 从向量中提取元素
（1）根据元素位置
来源：生信星球
> x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次
> x
[1] 1 2 3 1 2 3
> x[4]
[1] 1
> x[-4]
[1] 1 2 3 2 3
> x[2:4]
[1] 2 3 1
> x[-(2:4)]
[1] 1 2 3
> x[c(1,5)]
[1] 1 2
（2）根据值
来源：生信星球
> x[x==10]
integer(0)
> x[x<0]
integer(0)
> x[x%in%c(1,2,5)] #打不打空格好像都可以
[1] 1 2 1 2
> x[x %in% c(1,2,5)]
[1] 1 2 1 2
3. 数据框
把本地数据放在工作目录下！！
获得示例数据框：x <- read.csv('doudou.txt')
具体操作
1. 读取本地数据
输入命令
> read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header = T)
> a <- read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header = T)
例如：
> read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header = T)
X1 X2
1 A 1
2 B NA
3 C NA
4 D 3
5 E NA
> a <- read.table(file = "huahua.txt",sep = "\t",header = T) #a赋值，两种方式一样
> a
X1 X2
1 A 1
2 B NA
3 C NA
4 D 3
5 E NA
a赋值，两种方式一样
理解参数sep,header，用帮助文档?read.table ``
2. 设置行名和列名
X<-read.csv('doudou.txt') #在示例数据里有doudou.txt 注意这里的变量X是一个数据框
colnames(X) #查看列名
rownames(X) #查看行名,默认值的行名就是行号，1.2.3.4...
colnames(X)[1]<-"bioplanet"#有的公司返回数据，左上角第一格为空，R会自动补为x,用这个命令来修改
X<-read.csv(file = "huahua.txt",sep = " ",header =T,row.names=1)#最后row.names的意思是修改第一列为行名
大小写严格区分
3. 数据框的导出
write.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)#分隔符改为逗号，字符串不加双引号（默认格式带由双引号）
导出成功
4. 变量的保存与重新加载
没有处理完的数据下次接着用——学会保存和重新加载。保存的格式是RData。
save.image(file="bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量
save(X,file="test.RData")#保存其中一个变量
load("test.RData")#再次使用RData时的加载命令
5. 提取元素
- X[x,y]#第x行第y列
- X[x,]#第x行
- X[,y]#第y列
- X[y] #也是第y列
- X[a:b]#第a列到第b列
- X[c(a,b)]#第a列和第b列
- X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）
> a[1,2]
[1] 1
> a[1,]
X1 X2
1 A 1
> a[,2]
[1] 1 NA NA 3 NA
> a[2]
X2
1 1
2 NA
3 NA
4 3
5 NA
> a[1:1]
X1
1 A
2 B
3 C
4 D
5 E
> a[c(2,2)]
X2 X2.1
1 1 1
2 NA NA
3 NA NA
4 3 3
5 NA NA
> a$X2
[1] 1 NA NA 3 NA
示范数据
4. 选修. 直接使用数据框中的变量
1.提取某两列做散点图
a <-data.frame(case=paste("S",1:50),values=runif(50)) #1:50（1到50所有整数） runif(这里是生成0~1之间的随机数)
plot(a$case,a$values) #绘图
case和values是列名，是用以上命令随便画的一个图
- 高效法1
attach()
attach(a) #将数据框名a添加到搜索环境中
plot(case,values) #直接输入列名，无需$
完成后将a删除搜索环境 detach(a)
两个以上数据框列名冲突，attach报错
读取本地数据为例
- 高效法2
with
with(a,{
plot(case,values)
x<<-summary(values) #求和并赋值给x,<<的意思是作为全局变量，也就是出了大括号仍有效。
})
x #运行完后打印x
一篇很好的解释~with(), within() 和 transform()的简单比较
5. 思考题
save(X,file="test.RData") ,这句代码如果报错X not found，是为什么，应该怎么解决？
1、检查是否因为大小写带来的错误
2、对X重新进行赋值即可
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