R语言基础学习1

1 向量的生成方式有几种

#（1）用c（）逐一放到一起
m <- c(1,4,5,7)
m
[1] 1 4 5 7
#（2）连续的数字用冒号”:”
1:10
#（3）有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm
rnorm(n=6)
[1] -1.1194494 -2.2245769  1.1971504 -1.4088681
[5]  0.7447397 -1.1469720
#（4）通过组合,产生更为复杂的向量。
paste0(rep("sample"),seq(from = 5, to = 30, by = 5))
[1] "sample5"  "sample10" "sample15" "sample20"
[5] "sample25" "sample30"

2 数据类型转换的优先顺序

c(TRUE,FALSE,4) 
#[1] 1 0 4
c(1,"a")
#[1] "1" "a"
c(TRUE,"a")
#[1] "TRUE" "a"

3 向量操作

3.1 对单个向量进行的操作

（1）赋值给一个变量名

m <- c(1,4,5,7)#赋值符号，快捷键Alt 加-

（2）简单数学计算

log(m)

（3）根据某条件进行判断,生成逻辑值向量

m==4

（4）初级数学统计

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

（4）长度，去重复，重复值统计，排序操作

length(x) #长度
unique(x) #去重复
duplicated(x)
table(x) #重复值统计
sort(x) sort(x,decreasing=T)

3.2 对两个向量的操作

（1）逻辑比较，生成等长的逻辑向量

x == y####    x 和对应位置的y 相等吗？循环短的，得到最长的那个
x %in% y #x的元素是否在y中;X长度可以任意
x <- c(1,3,5,6,2,9)
y <- c(2,3,4)
x %in% y #生成的向量个数是和前者相等的
#[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE
y%in%x
#[1]  TRUE  TRUE FALSE

（2）数学计算

x/y
#[1] 0.5000000 1.0000000 1.2500000 3.0000000 0.6666667 2.2500000

（3）连接

paste(x,y,sep=":") #分割符号
[1] "1:2" "3:3" "5:4" "6:2" "2:3" "9:4"

（4）交集、并集、差集

intersect(x,y)
#[1] 3 2
union(x,y)
#[1] 1 3 5 6 2 9 4
setdiff(x,y)
#[1] 1 5 6 9
setdiff(y,x)#
#[1] 4

4 向量筛选（取子集）

4.1 [ ]：将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃

x <- 1:50 
x[x<7]

4.2 向量筛选（取子集） [ ]：根据位置

x[8]

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

5 如何修改向量中的某个/某些元素？

x[8] <- 99
x[8]
#[1] 99

6 向量匹配排序-match

match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)match: An integer vector giving the position in table of the first match if there is a match, otherwise nomatch.

返回的是x在table中的位置整数---A vector of the same length as x.
Gene number does not correlate with Complexity

x <- c("A","B","C","D","E")
y <- c("B","D","E","A","C")

match(x,y)
#[1] 4 1 5 2 3
y[match(x,y)] #y按照x的顺序重新排序
#[1] "A" "B" "C" "D" "E"

https://mp.weixin.qq.com/s/2eJPrT7lz562vX0ij4gfVg
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