这些都是我在实际工作学习中遇到的比较好用的一些小的学习技巧，将会持续更新：

根据需要加载和安装R包

if(!require(dplyr))install.packages("dplyr")

默认选择数据所有行列

cluster_rows=T, cluster_cols=T

查找数据字符，可以一次全选或替换

Ctrl+F

将数据保存成表格，只对特定数据格式有效

write.csv（a,"a.csv"）

保存成pdf文件,如果图片字体重叠，一般可以用width=30 ，height=20进行调整，当然也可以用ggsave保存图片，如果Rstudio画图不显示，可以试试dev.new()创建新窗口

pdf（"a.pdf"）
画图内容
dev.off()

将某一列数据进行类型转换，在做协变量分析时可能用到

mydata <- mutate(mydata,Sex=as.factor(Sex))

linux直接运行R脚本,调用时 Rscript 路径名字/plot.R 输入1 输入2

args<-commandArgs(TRUE)
args[1]、args[2]

多行注释

选中内容，然后按ctl+shift+c

匹配所有符合条件的选项

fnames<-Sys.glob("GO*.txt")

字符串替换

把"Missense_Mutation"和"Sense_Mutation"替换为1，其他替换为0

onco_matrix[onco_matrix == "Missense_Mutation"] <- "1"
onco_matrix[onco_matrix == "Sense_Mutation"] <- "1"
onco_matrix[onco_matrix != "1"] <- "0"

查看有多少种信息类型

unique(mytype$type_A)

并行运算,在代码后面添加

parallel = T

将B的行名赋值给A

row.names(B) <- row.names(A)

保证三个数据由同一列名

if (identical(rownames(gbm.cn), rownames(gbm.exp)) &
    identical(rownames(gbm.cn), rownames(gbm.mut2)))
  print("all data have same rownames")