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记录一次大文件读取以及热图简单绘制

记录一次大文件读取以及热图简单绘制

作者: EngineerChicken | 来源:发表于2019-01-12 18:09 被阅读0次

    踩过的坑:

    • 使用fread这个函数读的贼快,以后就用它了!
    • 首先要设置当前目录,否则到后面数据一团糟。
    • 当读取表格文件时,我遇到了读取后没有表头的情况,经过多方搜索,原来需要设定fill=T,因为有不相等的行,根据文档原解释:如果为真,那么在行长度不相等的情况下,将隐式地添加空白字段。
    fill :logical. If TRUE then in case the rows have unequal length, blank fields are implicitly added. See ‘Details’.
    
    • rowSum、colSum、which函数要多用用,真的挺好用。
    • strsplit切分字符串后是list,不能直接使用,需要用unlist进行转化。
    • 读取文件时,设置header貌似相当于col.names,不过我使用这个参数一直报错,等待会再看看。设置row.names就相当于增加变量,但是输出文件时,行列总是会“混起来”,结合网上大神思维,输出文件应再增加一列
      同理,还有quote,通常设置为quote="",为了防止文件中已存在"而带来的读写问题。
      接着,check.names=F,这个是用来防止将文件中的特殊命名的如. [0-9] 之类的转换,推荐勾选。
    #此脚本用于提取三代测序中的数据,用于工作中,等技术高了再回来改进!
    #2019年1月10日14:50:45
    #liyuan
    #功能:提取组织中表达所有的基因及表达量,并进行聚类图的绘制。
    
    setwd("~/R_Workspace/DATA/1-11/1_表达谱/1_all/")
    #step1, load main
    #在这里使用data.table::fread比较好,因为速度贼快!
    in_file_main <- "~/R_Workspace/DATA/1-11/gene.description.xls"
    input_main <- data.table::fread(in_file_main,header = TRUE,fill = T,quote="",check.names = F)#需要增加fill=T
    prefix_out <- "exp_pro.cluster.All" 
    out_file_name1 <- paste(prefix_out,".tiff",sep="")
    out_file_name2 <- paste(prefix_out,".xls",sep="")
    
    #step2, remove exp <= 0,使用rowSums这个方法一次就能出结果,我还傻乎乎写了半天的for-if
    row_index <- which(rowSums(input_table[,c(29:40,45)]) > 0);paste("2_calculate data of diff and save index of diff success !")
    #step3,获取diff组织列以及gopath注释列
    exp_data <- data.frame(input_table[row_index,c(1,29:40,45,176:185)]) #索引列自动作为row.names  
    
    #step4, draw exp_cluster by above data.
      #step4.1, tran rownames
      x <- "brain   eye fin gill    hood    heart   intestine   muscle  kidney  liver   testis  spleen  skin"#new row
      y <- strsplit(x,split = "\t")
      colnames(exp_data)[2:14] <- unlist(y)
      data.table::fwrite(exp_data,sep="\t",col.names =TRUE,
                  row.names = FALSE,file = out_file_name2);paste("3_1_write table of cluster success!")
      
      #step4.2, draw cluster,just for test1:1000
      library(pheatmap)
       p <- pheatmap(log2(exp_data[1:1000,2:14]+1),scale="row",
                     cluster_cols=T,#是否按列聚类
                     cluster_rows=T,#是否按行聚类
                     show_rownames=F,
                     color = colorRampPalette(c("MediumBlue","white","red"))(256),
                     legend_breaks = -10:10,#图例范围
                     fontsize = 18,
                     filename = out_file_name1#保存文件命名
       );paste("3_2_draw cluster success and exit!")
    

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