生信学习DAY6-森森

作者: 森森_486c | 来源:发表于2019-11-02 23:33 被阅读0次

第6天,学习R包及使用R包说明书(cheatsheet)。R包说明书俗称小抄,是一个很好的学习操作指南。

以下内容来自微信公众号生信星球
1. 学会获取一个R包的小抄

3种方法

2. 初步了解tidyr(R包中简单的包,数据处理的起步)

4种功能(数据框变形、处理空值、一个表格衍生其他表格、行或列的分割和合并)

3. 学习极简安装R包
  • 准备好Rstudio,设置好工作目录
    在控制台输入:library(tidyr) ,如果你没有这个包,就会报错
  • 下载和安装tydir
    install.packages("tidyr")
    默认安装到你的工作目录里,下载很慢,只要控制台不出现>,就一直等着
    解决方案:换一个国内的镜像
    加载tydir:library(tidyr),没有报错就是成功
4. 数据框的小常识
  • 新建数据框
    a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18)):直接把新建的数据框赋值给了a
  • 给列填充数值的函数
    rep:重复,括号中填要重复的字符和重复次数
    paste:连接两个字符串,括号要填两个代连接字符并指定分隔符(sep),没有分隔符就填sep=""。
    1:3表示从1到3。如需一列中需要填入三个无规律的数字,可以用向量c(1,3,4),同样如果填的是字符串也需要加双引号,例如c("doudou","huahua","xiaoyu")。
  • 了解概念
    key-value--“键值对” ,表示一种对应关系。“键”和“值”都是列名,如SampleName和Expression的对应。
  • 函数后面一般都要加括号,括号里第一个参数是数据框名
  • 字符串要加双引号
    raw:行
    column:列 ,简化写法为col
5. 认识Tidy Data
  • 这是一种组织表格数据的方式,提供了一种能够跨包使用的“统一”的数据格式,实现数据框的变形
    -“统一”:每个变量(variable)占一列,每个情况(case,姑且这么翻译)和观测值(observation)占一行
6. Reshape Data

gather
spread
gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases"):gather括号里的分别是数据框名,需合并的列名(两个),合并后的key列名,value列名。
高效做法 **gather(a,"year","cases",X1999,X2000) **:需合并的列名列在最后(默认顺序),否则会报错
gather(a,year,cases,-country):合并除country外剩下的列
合并前的列名如果比较多,可以用排除法

7. Handle Missing Values
  • 三种处理方式:
    -删除整行
    -根据上下文(瞎)蒙一个
    -同一列的空值填上同一个数。
    X<-read.csv('doudou.txt'):获得数据框(示例数据doudou.txt放在RData文件夹)
  • csv的导入和导出方式(默认参数好,学R没烦恼)
    导入:X<-read.csv('doudou.csv')
    导出:write.csv(X,'doudou.csv')
    drop_na(X,X2):有空值的,整行删除掉。括号里填数据框名,依据的列名(有空值那一列的列名)
    fill(X,X2):根据上一行的数值填充上
    **replace_na(X,list(X2=2)):空值填进去特定的一个数值。括号里填数据框名,要填的列名=要填的值
8. Expand Tables
  • complete(x,nesting(x1),fill = list(x2=5)):把空值的位置用5补全
    示例数据
    pin2<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
  • expand(pin2,Geneld,SampleName,Expression):选中的列中值的各种组合,成为一个新表
9. split cells

separate(table3,rate,
into=c("case","pop"))
:将table3中rate列分割成case、pop两列
separate_rows(table3,rate):将table3中rate列按行分割
unite(table5,century,year,
col="year",sep="")
:将table5中century,year两列合并成year列

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