创建重复元素

rep(c("A","B","C"),times=3) #向量整体3个重复
#"A" "B" "C" "A" "B" "C" "A" "B" "C"
rep(c("A","B","C"),each=2) #向量内部各个元素重复2遍
#"A" "A" "B" "B" "C" "C"
rep(c("A","B","C"),each=2,times=3) #向量内部各个元素重复2遍,整体再重复三次
# "A" "A" "B" "B" "C" "C" "A" "A" "B" "B" "C" "C" "A" "A" "B" "B" "C" "C"
sample1 <- rep(c("A","B","C","D","E"),times=1,each=3) #先让每个元素重复3次（times和each可以分别对应技术重复和生物学重复）
paste0(sample1,1:3) #再和1：3的向量拼合，即实现生成样本的多次重复的名称
# "A1" "A2" "A3" "B1" "B2" "B3" "C1" "C2" "C3" "D1" "D2" "D3" "E1" "E2" "E3"

1. 目录与文件操作参考

   1. 创建目录 dir.create("ABC/")

      列出当前目录的文件夹结构 list.dirs()

      列出当前目录内所有文件 dir()

   2. 创建文件 file.create("ABC/README.MD")

   3. 删除文件夹 unlink("ABC",recursive=TRUE)

   4. 删除文件 file.remove("ABC/123.txt")

   5. 移动文件 file.copy(from="C:/user/data.csv",to="D:/geneinfo/")

   6. 追加文件 file.append(file1,file2)

   7. 可以手动选择文件 file.choose(new=FALSE)

   8. file.show

   9. file.edit("gene.csv") #编辑文件，如果不存在则先创建再编辑

2. 字符值的处理

   • 字符串函数参考

     • 返回向量，列表，矩阵，数据框元素个数 lengeh(list1)

     • 返回字符串的字符数 nchar(head(list1))

     • 拼接字符串 cat("this is ","a test ","file")

       当行很长时可以设置fill自动换行。

       cat("长字符串"，"changzifuchuan ","很长很长的字符串",fill=TRUE)

       cat("长字符串"，"changzifuchuan ","很长很长的字符串",fill=30)

     • 获取字符串的字串

       substr("asddfcerwv4rwevw4rvrfeed32e4ef32",1,6) 输出第1到6个字符

       substring("asddfcerwv4rwevw4rvrfeed32e4ef32",1:5,5:6)

     • grep()函数可以接受正则

     • strsplit()可以接受正则

       strsplit(str,'+') #分割一段话，以空格分割

       strsplit(str,split=', ')#以,分割

   • NA的处理[参考] (https://blog.csdn.net/Ssxysxy123/article/details/51774472)

     • 删除空值 （可以是向量，list,dataframe）

       na.omit=TRUE #在某些函数中的参数

       data <- na.omit(data) #删除data中的空值

     • 统计缺失值的个数 sum(is.na(Gene_id))

     • 统计完整值的个数 sum(complete.cases(geneID))

3. dplyr包的使用

   参考1

4. 正则匹配

5. 包的安装使用参考

   1. 安装方式1 install.packages("ggplot2")

   2. 方式2

   if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
        BiocManager::install("DESeq2")
        install.packages("BiocManager")
        install.packages("pheatmap")
        ##从本地安装包(一般不建议，需要自己解决包的依赖包问题)
        install.packages("./BiocInstaller_1.20.1.zip", repos = NULL)

---

* 包的载入 library("ggplot2")
* 包的卸载 (是从加载的环境卸载，不是删除) detach("package:ggplot2")
* 包的删除 remove.package(c("pkg1","pkg2"),lib=file.path("path"),"to","library")
pkg1,pkg2表示要删除的包的名字，一次可以删除多个包
"path", "to", "library"表示R的库路径，字符向量，通常情况下只输一个路径即可。使用命令.libPaths()可以查看库路径。
* remove.packages(c('AnnotationHub'),lib=file.path('G:/R-3.6.1/library'))**
3. * 查看已安装的包 参考 installed.packages()[,c('Package','Version','LibPath')]

    *   查看已加载的包 `(.packages())`

4.  某个包无法更新或者更新失败 终极大招，关闭R和R-studio，删除library这个文件夹下对应的包的文件夹。library的路径可以从上一步看出。我的是G:/R-3.6.1/library

5.  更新所有包 `update.packages()`

6.  查看R版本 `R.version`

7.  citation()用于查看指定包的文献引用

    `citation("clusterProfiler")` 会返回该包的作者信息，方便写文章时引用。

6. 帮助

   • 某个包的帮助 help(package="ggplot2")

   • 某个函数属于哪个包 help(函数名)或者？函数名

   • 打开所有的帮助文档 help.start()

   • 对于某个函数的具体用法，可以光标放在该函数上，按下F1查看帮助

7. 数据的保持与清除

   1. 清屏 ctrl+L

   2. 显示目前存储在R中的对象的名字 objects()

   3. rm(x,y,temp) 删除x,y,temp这些对象

      由于R中会把所有的数据对象保存到工作环境，即.RData中。再次启动时，会把这些变量挂载上，所以如果不需要使用了，就删除对象。

   输出当前工作环境的包和R的版本信息 (主要用于问题解决和包的开发等环境时使用) sessionInfo()

参考地址：

1. https://www.cnblogs.com/einyboy/p/3182589.html
2. Y叔所有文章传送门

R里面科学计数法

一定要注意，R里面传入科学计数法的格式和想象的并不一样。

• 常规的科学计数法 3.58X10E-9
• R里面对应的表示法3.58E-9
  特别注意，R里表示10的次幂时，不是10E
  R里10E6的输入是1E6
  科学计数法和非科学计数法相互转换

y <- 3.8981E5
format(y,scientific = F) #"389810"
format(y,scientific = T,digits = 4) #"3.898e+05" digits是保留的数字的位数

控制台的输出

• print() print("this is a test file") 出来的内容前面总是有一个[x]
• warning() warning("The less than 0.05 value will be delete!") 出来的内容是红色的：第一行是Warning message: 一般用于警告，引起重视。
• stop() stop("Need 3 parameter!") 内容是红色的，而且会中断程序。用于中断程序，并给出报错信息
• message() message("Outfile is ","new.csv") 内容是红色的。一般是给出重要的信息 message内置了paste0函数，所以会自动拼接多个字符。

函数内的变量的作用域问题

函数内的变量是局部变量，在函数外是无法访问的。可以使用return（函数名）来返回函数，用于闭包。当然也可以在函数内使用全局变量。全局变量赋值使用的是<<-,格式:变量名<<- 变量值.一般不推荐使用全局变量，全局变量不利于大的项目的管理。