R语言学习笔记（一）

作者: 生信摆渡 | 来源:发表于2019-10-01 21:36 被阅读0次

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R语言机器学习与临床预测模型72--相关性分析方法总结
R语言机器学习与临床预测模型79--机器学习总览
R语言机器学习与临床预测模型74--模型建立和验证的统计基础
R语言机器学习与临床预测模型75--统计模型与机器学习

1. getwd()

描述
- 打印当前的工作目录（working directory），是R用来读取文件和保存结果的默认目录；
- 我们可以使用函数getwd()来查看当前的工作目录。记得使用引号闭合这些目录名和文件名。
语法

getwd("路径")

2. setwd()

描述
- 设定当前的工作目录。
语法

setwd("路径")

举栗

> getwd()
> [1] "C:/Users/Jay Chou/Documents"
> setwd("G:/Script/R")
> getwd()
> [1] "G:/Script/R"

3. source()

描述
函数 source("filename") 可在当前会话中执行一个脚本。如果文件名中不包含路径，R将假设此脚本在当前工作目录中。
语法

source("/路径/myscript.R")

4. 向量

描述
- 向量（vector）是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。各类向量如下例所示：

a <- c(1, 2,3)
b <- c("one","two","three")
C <- c(TRUE, TRUE, FALSE)

这里，a 是数值型向量， b 是字符型向量，而 c 是逻辑型向量。

单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式（数值型、字符型或逻辑型）。同一向量中无法混杂不同模式的数据。
标量是只含一个元素的向量，例如 f <- 3 、 g <- "US" 和 h <- TRUE 。它们用于保存常量。
通过在方括号中给定元素所处位置的数值，我们可以访问向量中的元素。

> a <- c(1:10,2)
> a[c(1,3)]
[1] 1 5
> a[c(1:3)]
[1] 1 3 5

5. list.files()

描述
- list.files()`函数遍历目标路径下所有文件，并将这些文件名组成一个字符向量。
语法

list.files(path = ".", pattern = NULL, all.files = FALSE,
           full.names = FALSE, recursive = FALSE,
           ignore.case = FALSE, include.dirs = FALSE, no.. = FALSE)

参数
- path
  
  文件夹路径
- pattern
  
  匹配文件名，选择自己所需的文件（可选项，默认是全部文件名，包括子文件夹，但是不包括子文件夹的文件），如pattern = "*.XPT"，表示要输出以.XPT结尾的文件名，如果没有符号，则输出包含.XPT的文件名
- all.files
  
  是否返回所有文件，包括隐藏文件，但不包括子文件夹的文件，默认是否
- full.names
  
  是否返回路径+文件名，默认是否，如果是否，则返回文件名
- recursive
  
  是否将子文件夹的文件也列出来
- ignore.case
  
  匹配的文件名是否忽略大小写，默认否，即不忽略大小写

6. 正则表达式

参见R语言之正则表达式，内容挺多的，以后遇到了再写
["字符串"]：表示匹配字符串的所有单个字符

7. strsplit()

描述
- 分割字符向量的元素，根据匹配项将字符向量的元素拆分为子字符串，保存为一个list中。
语法

strsplit(x, split, fixed = FALSE, perl = FALSE, useBytes = FALSE)

参数
- x
  
  字符向量，将分割每个元素。其他输入（包括一个因数）将产生错误。
- split
  
  包含用于split的正则表达式（除非fixed = TRUE）的字符向量（或可以强制转换为此类的对象）。如果出现空匹配，特别是如果split长度为0，则将其x拆分为单个字符。如果split长度大于1，则会沿循环
- fixed
  
  逻辑参数。如果完全TRUE匹配split，则使用正则表达式。优先于perl。
- perl
  
  逻辑参数。是否应该使用与Perl兼容的正则表达式
- useBytes
  
  逻辑参数。如果TRUE匹配是逐字节进行的，而不是逐字符进行的，则不会转换带有标记编码的输入。如果发现任何标记为的输入"bytes" （请参见参考Encoding），则将强制执行此操作（带有警告）。
举栗

#将"1469530N_1.fq.gz"中的_和.去掉
> a = c("1469530N_1.fq.gz")
> b = strsplit(a, "[._]")
> b
[[1]]
[1] "1469530N" "1" "fq" "gz"
#将"1469530N_1.fq.gz"中的_和_后面的四位字符去掉
#.表示模糊匹配，可以向前模糊匹配(".._")，也可以向后模糊匹配("_..")
> a = c("1469530N_1.fq.gz")
> b = strsplit(a, "_....")
> b
[[1]]
[1] "1469530N" ".gz"

8. sapply()

描述
- 用于提取列表中指定的元素
语法

sapply(x, FUN, options)

参数
- x
  
  数据框（或矩阵、list？）
- FUN
- 为一个任意的函数。如果指定了 options ，它们将被传递给 FUN ；也可以为自定义函数。

9. unique()

描述
- 筛去重复元素

10. function()

描述
定义函数
语法

function(arglist) expr

参数
- arglist
  
  参数列表
- expr
  
  表达式
举栗

#确认当前路径
> getwd()
[1] "G:/Script/R"
#列出当前路径下所有文件
[1] "bismarkWGBS.wdl"         "Build_Jobs.R"            "Build_Jobs_annotation.R" "buildTabix.R"           
[5] "Oncotator_FG.R"          "workflow.R"              "workflow_annotation.R" 
#列出当前路径下所有R文件
> a = list.files(getwd(), ".R")
> a
[1] "Build_Jobs.R"            "Build_Jobs_annotation.R" "buildTabix.R"            "Oncotator_FG.R"         
[5] "workflow.R"              "workflow_annotation.R"  
#以.和_为分隔符分割文件名
> b = strsplit(a, "[._]")
> b
[[1]]
[1] "Build" "Jobs"  "R"    
[[2]]
[1] "Build"      "Jobs"       "annotation" "R"         
[[3]]
[1] "buildTabix" "R"         
[[4]]
[1] "Oncotator" "FG"        "R"        
[[5]]
[1] "workflow" "R"       
[[6]]
[1] "workflow"   "annotation" "R"
#提取每行的第一个元素
> c = sapply(b, function(z) z[1])
> c
[1] "bismarkWGBS" "Build"       "Build"       "buildTabix"  "Oncotator"   "workflow"    "workflow"              
#去除重复元素
> unique(c)
[1] "bismarkWGBS" "Build"       "buildTabix"  "Oncotator"   "workflow"

11. setdiff()

setdiff(x, y)

在向量x中取出其与向量y不同的元素

setdiff(x=1:4, y=2:3)
[1] 1 4

12. paste()&paste0()

描述

- 两个函数均用于拼接字符，不同之处在于paste()默认以空格为分隔符，paste0()没有分隔符

语法

paste(..., seq = " ", collapse = NULL)
paste0(..., collapse = NULL)

参数
- ...
  
  指待拼接的字符
- seq
  
  表示拼接字符的分隔符，默认为空格，paste()若指定seq = ""，则其功能与paste0()相同
- collapse
  
  表示如果不指定值，那么函数paste的返回值是自变量之间通过sep指定的分隔符连接后得到的一个字符型向量；如果为其指定了特定的值，那么自变量连接后的字符型向量会再被连接成一个字符串，之间通过collapse的值分隔。
举栗

> a = paste("hellow","world","!")
> b = paste0("hellow","world","!")
> a
[1] "hellow world !"
> b
[1] "hellowworld!"
#其实我没理解collapse参数的作用

13.system()

描述
- 函数system()的作用是，调用由参数command指定的操作系统命令。

语法

system(command, ...)

14. Sys.sleep()

描述
- 系统睡眠

15. names()

描述
- 获取或设置对象名称。
语法
```
names(x)
names(x) <- value
```
参数
- x
  
  一个R对象
- value
  
  一个与x相同长度的字符向量或者NULL
案例

#name()函数主要优点是，它使您可以方便地读取子集。
> islands[c("South America", "Southampton")]
South America   Southampton 
         6795            16 
#您可以使用正则表达式提取名称以"A"开头的所有岛
> islands[grepl("^A", names(islands))]
      Africa   Antarctica         Asia    Australia Axel Heiberg 
       11506         5500        16988         2968           16 
#您可以覆盖所有名称
> (x <- list(a = 1, b = letters[1:5], c = list(d = 1:3)))
> names(l) <- LETTERS[1:3]
> x
$A
[1] 1
$B
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
$C
$C$d
[1] 1 2 3

16. 泛型函数

泛型，即“参数化类型”。一提到参数，最熟悉的就是定义方法时有形参，然后调用此方法
时传递实参。那么参数化类型怎么理解呢？顾名思义，就是将类型由原来的具体的类型参数化，> 类似于方法中的变量参数，此时类型也定义成参数形式（可以称之为类型形参），然后在使用/调用> 时传入具体的类型。——来自百度
自我理解：泛型函数就是，你定义函数时候，是万能类型。在调用的时候，只要你把具体的> 类型传进去就好。好处呢，就是代码的复用，减少代码量。
在面向对象的语言中都是有泛型的这个概念和实现的。比如说：JAVA、C#、C++、TypeScript等> 等。但是我们在看书或者学习的时候呢，一般只是看到了这样的概念，或者说例子很简单，就是一> 个Int 和 string 参数的泛型使用。
其实泛型是用的很广泛的，特别是在写底层框架的时候。当大家去看源码的时候，会看到很多泛> 型。最近的工作中也用到了泛型，算是写底层吧，因为给别人调用。

原文链接

17. rjson&rjson包

翻译于json.org

Introducing JSON
- json（javascript对象表示法）是一种轻量级数据交换格式。人类读写起来很容易。机器很容易解析和生成。它基于1999年12月第3版的javascript编程语言标准ecma-262的一个子集。JSON是一种完全独立于语言的文本格式，但是使用了C语言家族的程序员熟悉的约定，包括C、C++、C**、Java、JavaScript、Perl、Python和许多其他。这些属性使json成为理想的数据交换语言。
- json基于两种结构：
  - 名称/值对的集合。在各种语言中，这可以实现为对象、记录、结构、字典、哈希表、键列表或关联数组。
  - 值的有序列表。在大多数语言中，这是以数组、向量、列表或序列的形式实现的。
  这些是通用的数据结构。几乎所有现代编程语言都以某种形式支持它们。与编程语言可互换的数据格式也基于这些结构是有意义的。
- 在json中，它们采用以下形式：
  对象是一组无序的名称/值对。对象以{左大括号开始，以}右大括号结束。每个名称后跟：冒号，名称/值对用逗号分隔。
- JSON文件数据存储在人类可读格式的文本。 JSON代表JavaScript对象符号。 R能够使用rjson包读取JSON文件。
安装rjson软件包

install.packages("rjson")

18. library()

描述
- 加载/附加和列出软件包
- 加载后，可在包内定义新的函数
用法

library(package, ...)

参数
- package
  
  包的名称，以名称或文字字符串或字符串的形式给出
- ...
  
  其他参数
案例

#在rjson包内定义新的函数writeJSON
library("rjson")
writeJSON <- function(xList, mainTag, fileOut){
  ...
}

19. file()函数

描述
- 创建文件
用法

file(file_name, access_mode)

参数
- file_name
  
  文件名
- access_mode
  
  文件访问模式

20. cat()函数

描述
- 连接并打印
- 输出对象，并连接表示形式。 cat 执行的转换比少得多print。
- cat对于在用户定义的函数中产生输出很有用。它将参数转换为字符向量，将其连接为单个字符向量，将给定的sep = 字符串附加到每个元素，然后输出它们。
- 除非得到明确的要求，否则不输出换行符 “\ n” 或通过填充生成（如果参数fill为TRUE或数字）。
语法

cat(… , file = "", sep = " ", fill = FALSE, labels = NULL,append = FALSE)

参数
- ...
  
  R对象
- file
  
  一个connection，或者一个命名文件的字符串。如果""（默认）cat打印到标准输出连接，则控制台输出，除非通过重定向 sink。如果为"|cmd"，则cmd通过打开管道连接将输出通过管道传递给给出的命令。
- sep
  
  在每个元素后附加的字符串的字符向量，默认空格。
- fill
  
  逻辑值或正数字，用于控制如何将输出分成连续的行。如果是FALSE（默认值），则仅由显式创建的换行符“\ n”被打印。否则，该输出被分成与打印宽度等于该线路的选项 width，如果fill是TRUE，或的值 fill，如果这是数字。非正值fill将被警告，并被忽略。
- lables
  
  行的标签的字符向量。如果被忽略fill的FALSE。
- append
  
  仅当参数file是文件名（而不是连接或"|cmd"）时使用。如果TRUE输出将附加在 file; 否则，它将覆盖的内容 file。
案例

#打印输入的每个元素，并用空格分隔。为了进行比较，请看一下在paste()相同输入下的行为。
> cat(LETTERS)
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
> paste(LETTERS)
 [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
[20] "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"

参考资料

R语言实战
R帮助文档
rdocumentation

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R语言学习笔记（一）

1. getwd()

描述

语法

2. setwd()

描述

语法

举栗

3. source()

描述

语法

4. 向量

描述

5. list.files()

描述

语法

参数

6. 正则表达式

7. strsplit()

描述

语法

参数

举栗

8. sapply()

描述

语法

参数

9. unique()

描述

10. function()

描述

语法

参数

举栗

11. setdiff()

12. paste()&paste0()

描述

语法

参数

举栗

13.system()

描述

语法

14. Sys.sleep()

描述

15. names()

描述

语法

参数

案例

16. 泛型函数

17. rjson&rjson包

Introducing JSON

安装rjson软件包

18. library()

用法

参数

案例

19. file()函数

描述

用法

参数

20. cat()函数

描述

语法

参数

案例

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