R语言学习

常用命令的坑

1.写出命令

(1) write.table函数

我自己每次使用这个函数的时候，一般不设置col.names的值，这次在运行时，发现设置col.names = T的时候，列名总会往前移一格，导致列名无法对齐，这就很气了，后来百度上发现哈哈哈，设置为col.names = NA就可以了，开心。

  write.table(exp_cells, file=paste("scRNAseq_expMatrix_cell_number_", save_file_name, ".txt", sep = ""), sep="\t",quote=F, col.names = NA )

（2）write.xlsx用于写出到xlsx，特别是一个list中有多个元素时，可以将每个元素写到对应的sheet表格中

library(openxlsx) #写入xlsx
score <- list(ADRN_score = ADRN_score, MES_score = MES_score)
write.xlsx(score, file = "G:\\Ajitongjiuniversity\\Bioinformatics\\Single cell sequencing\\神经母细胞瘤测序\\data\\CTC_expMatrix\\ADRN_MES_exp\\result_score_all.xlsx", col.names = T, row.names = T)#col.names = T, row.names = T有行名和列名

参考R数据写入Excel不同sheet

2.R中的字符串替换

#R中可以用gsub替换字符串中你想替换的字符
col_names <- gsub(pattern = "\\.", replacement = "-", x = colnames(exp_matrix)) #R中使用\\代表转义符号
#我刚开始的时候，直接使用
col_names <- gsub(pattern = ".", replacement = "-", x = colnames(exp_matrix))#全部字符都被替换成了-，妈呀搞了半天没想明白，后来才明白了.在正则表达式里面代表的是任意字符串。哈哈还明白了R里面用\\表示转义坑爹

去掉双引号

3.R中字符串操作

[R中字符串cao'zuo]（http://blog.sina.com.cn/s/blog_62b37bfe0101jujb.html）

4.R中factor的赋值

#创建一个向量
x<-c(1,2,3,4,5,1,2,3,4)
#将x转换成因子类型存处在x1 中
x1<-factor(x)
#我们可以用levels函数查看他的水平
levels(x1)
#获取因子水平为2的位置
num<-which(levels(x1)==2)
#将水平为2的重新赋值为1212，这样我们就完成了修改
levels(x1)[num]<-1212

5.R中按安装python 的安装包

Installing Python Packages

6.R中的排序函数

sort,order,rank
R中rank函数使用

7.R中的ggplot画图

(1)图上添加标签 geom_text()

#根据特定点加上标签，比如根据data$label中是Celline的点就给相应的点加上标签，这里关键在于对于ifelse的使用，ifelse进行判断（ifelse(test,yes,no)）最最难点在于对于ifelse的判断
p <- ggplot(data, aes(x=ADRN_score, y=MES_score, colour=label)) + geom_point() + geom_text_repel(aes(ADRN_score, MES_score,label = ifelse(data$label == "Cellline", cellnames,'')),size = 2,segment.size = 0.1)
ggsave(p, file="ADRN_MES_score_all_label.png", height = 6, width = 8)

==Note==：geom_text_repel(aes(ADRN_score, MES_score,label = ifelse(data$label == "Cellline", cellnames,'')),size = 2,segment.size = 0.1)

label = ifelse(datalabel =="Cellline",就加上标签，如果不是就什么都不干。 size = 2 表示字体大小为2，segment.size = 0.1表示线条粗细为0.1

参考的链接：
ggrepel解决标签之间重叠问题
R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（）
R语言可视化学习笔记之ggrepel包

（2）ggplot注释

R语言ggplot2包之注释

(3) ggplot中的默认绘图颜色

R或ggplot2中的默认绘图颜色是什么

##查看ggplot中使用的颜色
plot_color <- ggplot_build(p)$data[[1]]$colour

(3)多张图放一起

# zscore 多张图放一起
pdf(file = "ADRN_MES_z_score.pdf", height = 9, width = 13)
grid.newpage()  ###新建图表版面
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(3,2))) ####将版面分成2*2矩阵
vplayout <- function(x,y){viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)}
print(p_z_LYC + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)), vp = vplayout(1,1))   ###将（1,1)的位置画图p1
print(p_z_SZH + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)), vp = vplayout(1,2))     ###将(1,2)的位置画图p2 
print(p_z_WJC + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)), vp = vplayout(2,1))   ###将（1,1)的位置画图p1
print(p_z_SHX + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)), vp = vplayout(2,2))     ###将(1,2)的位置画图p2 
print(p_z_Normal + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)), vp = vplayout(3,1))   ###将（1,1)的位置画图p1
print(p_z_Cellline + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + geom_text_repel(aes(ADRN_z_score, MES_z_score,label = rownames(p_z_Cellline$data)),size = 4,segment.size = 0.3), vp = vplayout(3,2))     ###将(1,2)的位置画图p2 
dev.off()

8.字符串和变量互换

R学习笔记（二）变量名称和字符串的转换