数据结构

作者: 萱_1014 | 来源:发表于2020-06-20 11:21 被阅读0次

                                数据结构

      1. 知识点

    (1)R的赋值符号<-

      (2)  在Console控制台输入命令,相当于Linux的命令行

    (3)R的代码都带括号,而且必须是英文格式下的括号

      (4)getwd () 显示工作的路径

      (5)向量(Vector)是由元素组成的,元素可以是字符串或者数字

      (6)R语言中的数据框(Data frame)就是表格

        (7)函数或者命令不会用时,除了百度和谷歌,?read.table

          重点:向量(vector)

          a. 向量可以是数值,字符,逻辑等。

    常见的向量类型

            b.  向量元素的添加及合并

            常用函数为c(),append()

            c. 向量批量序列的生成

            seq(length=, from=, to=). 

              length:指定生成个数;from:是指开始生成的点;to:截止点。如果不指定,则默认条件            下:seq(N1,N2,BY=),其中,n1:开始位置;n2:截止位置;by=指定间隔,

              rep()    rep(P,N) 重复生成P值N次;2.rep(a1:a2,a1:a2) #重复a1到a2,按a1产生a1  次,按a2产生a2 次

              d.  向量排序    sort(); 输出排序后的结果;order();输出排序后的各个向量位置,

                                            学习了一丢丢,感觉信息量很大。


              重点之-数据框

              数据框(Data Frames)是一种特殊的列表,其中所用元素长度都相等,列表中的每个 元 素都可以看作一列,每个元素的长度可以看作行数。

                创建显式数据框的方法是data.frame()

    额,上面的内容是自己搜索扩展

        part1:向量

      1. 标量和向量的区别

        元素指的是数字或者字符串(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

    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<- 1:10 #从1-10之间所有的整数

    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<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次

    注:最后一次赋值是最后的结果.

      2. 从向量中提取元素

    (1)根据元素位置

    x[4]  #x第4个元素

    x[-4]。#排除法,除了第4个元素之外剩余的元素

    x[2:4]  #第2到4个元素

    x[-(2:4)]  #除了第2-4个元素

    x[c(1,5)] #第1个和第5个元素

    (2)根据值

    x[x==10]#等于10的元素

    x[x %in% c(1,2,5)]。 #存在于向量c(1,2,5)中的元素

    part: 数据框

    卡在了第一步。额。汗!!

    终于等到你,还好我没放弃

    (1)读取本地数据

              read.table(file = "doudou.txt",sep ="\t",header = T)

        (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

    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

    (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)

    (4)变量的保存与重新加载

    #这次没有处理完的数据下次想接着用怎么办?--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

    (6)直接使用数据框中的变量

    options(stringsAsFactors = T)

    a <-data.frame(case=paste0("S",1:9),values=runif(9))

    plot(a$case,a$values)

    小技巧

    attach

    将数据框名添加到搜索环境中:attach(a),作图时就只需输入列名(连$都不用了)

    做完后将a删除出搜索环境 detach(a)

    局限性:两个以上数据框的列名有冲突时,同时attach会报错。

    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

    脚本文件的后缀就是R,在R语言里还是很在意后缀的。

    save(X,file="test.RData")

    出现报错:object X not found,

    为什么?字面意思:没有找打X,保存变量X时出了问题,解决方法:额。

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