R中NA数据的处理
将缺失值替换为0
ts<-read.csv("ts.csv",header=TRUE) #读取数据

ts[is.na(ts)]<-0 #将缺失值替换为0

如果希望将所有的0值再替换为100，使用语句：

ts[ts==0]<-100

当然也可以根据其他的判断条件进行替换，如：
ts[ts>50]<-50 #将所有大于50的元素都替换为50

可以通过函数is.na()来判断一个对象是否是缺失值

R语言绘制抖动散点图
profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep=";", check.names=F)

在melt时保留位置信息

melt格式是ggplot2画图最喜欢的格式

好好体会下这个格式，虽然多占用了不少空间，但是确实很方便

library(ggplot2)

library(reshape2)

data_m <- melt(profile_text)

head(data_m)

variable value

1 2cell_1 4

2 2cell_1 6

3 2cell_1 8

4 2cell_1 10

5 2cell_1 12

6 2cell_1 14

箱线图
p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) +

geom_boxplot(aes(fill=factor(variable))) +

theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +

theme(legend.position="none")

p

图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中，如果用Rstudio，可以不运行dev.off()

dev.off()

Violin plot

variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量, variable代表了点线的属性，value代表对应的值。

p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) +

geom_violin(aes(fill=factor(variable))) +

theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5)) +

theme(legend.position="none")

p

图会存储在当前目录的Rplots.pdf文件中，如果用Rstudio，可以不运行dev.off()

dev.off()

还有Jitter plot (这里使用的是ggbeeswarm包)
library(ggbeeswarm)

为了更好的效果，只保留其中一个样品的数据

grepl类似于Linux的grep命令，获取特定模式的字符串

data_m2 <- data_m[grepl("_3", data_m$variable),]

variable和value为矩阵melt后的两列的名字，内部变量, variable代表了点线的属性，value代表对应的值。

p <- ggplot(data_m2, aes(x=variable, y=value),color=variable) +

geom_quasirandom(aes(colour=factor(variable))) +

theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank(),

panel.grid.minor = element_blank(), legend.key=element_blank()) +

theme(legend.position="none")

也可以用geom_jitter(aes(colour=factor(variable)))代替geom_quasirandom(aes(colour=factor(variable)))

但个人认为geom_quasirandom给出的结果更有特色

ggsave(p, filename="jitterplot.pdf", width=14, height=8, units=c("cm"))

r中如果遇到保存不了 的文件可能是因为没有权限，，换好的
which
x[,1]==1判断bai是否为1，返回duTrue或False

which((x[,1]==1))返回为zhiTrue的行号