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社区首页 >专栏 >生信技能树笔记day7

生信技能树笔记day7

原创
作者头像
天空UP
修改于 2023-01-16 17:56:31
4750
修改于 2023-01-16 17:56:31
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文章被收录于专栏：2023生信技能树学习记录2023生信技能树学习记录

title: "生信技能树学习笔记"

author: "天空"

date: "2023-01-04"

output: html_document

R语言综合应用

1. 玩转字符串

stringr.jpg
stringr.jpg

(1) str_length()

str_length.jpg
str_length.jpg
代码语言：text
复制
library(stringr)
x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x
代码语言：txt
复制
## [1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
代码语言：text
复制
### 1.检测字符串长度
str_length(x)
代码语言：txt
复制
## [1] 42
代码语言：text
复制
length(x)
代码语言：txt
复制
## [1] 1
代码语言：text
复制
# 区分字符型向量和字符串
y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")
length(y)
代码语言：txt
复制
## [1] 3
代码语言：text
复制
str_length(y)
代码语言：txt
复制
## [1]  9 10  8

(2) str_split()

代码语言：text
复制
### 2.字符串拆分
str_split(x," ")
代码语言：txt
复制
## [[1]]
## [1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"     "smooth"  "planks."
代码语言：text
复制
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2
代码语言：txt
复制
## [1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"     "smooth"  "planks."
代码语言：text
复制
# 向量里面的字符串一次拆分
y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")
str_split(y," ")
代码语言：txt
复制
## [[1]]
## [1] "jimmy" "150"  
## 
## [[2]]
## [1] "nicker" "140"   
## 
## [[3]]
## [1] "tony" "152"
代码语言：text
复制
str_split(y," ",simplify = T)
代码语言：txt
复制
##      [,1]     [,2] 
## [1,] "jimmy"  "150"
## [2,] "nicker" "140"
## [3,] "tony"   "152"

(3) str_detect()

str_detect.jpg
str_detect.jpg
代码语言：text
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### 4.字符检测
str_detect(x2,"h")
代码语言：txt
复制
## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
代码语言：text
复制
str_starts(x2,"T")
代码语言：txt
复制
## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
代码语言：text
复制
str_ends(x2,"e")
代码语言：txt
复制
## [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

(4) 字符串替换

字符串替换.jpg
字符串替换.jpg
代码语言：text
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### 5.字符串替换
x2
代码语言：txt
复制
## [1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"     "smooth"  "planks."
代码语言：text
复制
str_replace(x2,"o","A")
代码语言：txt
复制
## [1] "The"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "the"     "smAoth"  "planks."
代码语言：text
复制
str_replace_all(x2,"o","A")
代码语言：txt
复制
## [1] "The"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "the"     "smAAth"  "planks."

(5) 字符串删除

字符串删除.jpg
字符串删除.jpg
代码语言：text
复制
### 6.字符删除
x
代码语言：txt
复制
## [1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
代码语言：text
复制
str_remove(x," ")
代码语言：txt
复制
## [1] "Thebirch canoe slid on the smooth planks."
代码语言：text
复制
str_remove_all(x," ")
代码语言：txt
复制
## [1] "Thebirchcanoeslidonthesmoothplanks."

2. 玩转数据框

(1) arrange()

arrange排序.jpg
arrange排序.jpg
代码语言：text
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test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有”
test
代码语言：txt
复制
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
## 3          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 4          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
## 5          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
## 6          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
代码语言：text
复制
# arrange，数据框按照某一列排序
library(stringr)
library(dplyr)
arrange(test, Sepal.Length) #从小到大
代码语言：txt
复制
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1          4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
## 2          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 3          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
## 4          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
## 5          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
## 6          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
代码语言：text
复制
arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小
代码语言：txt
复制
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 2          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
## 3          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
## 4          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica
## 5          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 6          4.9         3.0          1.4         0.2     setosa

(2) distinct()

distinct去重复.jpg
distinct去重复.jpg
代码语言：text
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# distinct，数据框按照某一列去重复
distinct(test,Species,.keep_all = T)
代码语言：txt
复制
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
## 2          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
## 3          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
(3) mutate()
mutate.jpg
mutate.jpg
代码语言：text
复制
# mutate，数据框新增一列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
代码语言：txt
复制
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species   new
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa 17.85
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2     setosa 14.70
## 3          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor 22.40
## 4          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor 20.48
## 5          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica 20.79
## 6          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica 15.66

3. 条件语句和循环语句

(1) ifelse+str_detect

代码语言：text
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#ifelse()+str_detect(),王炸
samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","normal3")
k1 = str_detect(samples,"tumor");k1
代码语言：txt
复制
## [1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
代码语言：text
复制
ifelse(k1,"tumor","normal")
代码语言：txt
复制
## [1] "tumor"  "tumor"  "tumor"  "normal" "normal" "normal"
代码语言：text
复制
k2 = str_detect(samples,"normal");k2
代码语言：txt
复制
## [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
代码语言：text
复制
ifelse(k2,"normal","tumor")
代码语言：txt
复制
## [1] "tumor"  "tumor"  "tumor"  "normal" "normal" "normal"

(2) 将for循环的结果保存下来

for.jpg
for.jpg
代码语言：text
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x <- c(5,6,0,3)
#如何将结果存下来?
s = 0
result = list()
for(i in 1:length(x)){
  s=s+x[[i]]
  result[[i]] = c(x[[i]],s)
}
result
代码语言：txt
复制
## [[1]]
## [1] 5 5
## 
## [[2]]
## [1]  6 11
## 
## [[3]]
## [1]  0 11
## 
## [[4]]
## [1]  3 14
代码语言：text
复制
do.call(cbind,result)
代码语言：txt
复制
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    5    6    0    3
## [2,]    5   11   11   14
代码语言：text
复制
do.call(rbind,result)
代码语言：txt
复制
##      [,1] [,2]
## [1,]    5    5
## [2,]    6   11
## [3,]    0   11
## [4,]    3   14

(3) 长脚本管理方式之一

长脚本管理方式.jpg
长脚本管理方式.jpg

4. 表达矩阵和箱线图

代码语言：text
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# 表达矩阵
set.seed(10086)
exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6)
exp = round(exp,2)
rownames(exp) = paste0("gene",1:3)
colnames(exp) = paste0("test",1:6)
exp[,1:3] = exp[,1:3]+1
exp
代码语言：txt
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##       test1 test2 test3 test4 test5 test6
## gene1  1.55  1.49  1.80 -0.37 -1.82 -1.62
## gene2 -1.74  0.37  2.08  2.11 -0.22  1.42
## gene3  1.57  1.25  1.32  2.49  0.58 -0.81
代码语言：text
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library(tidyr)
library(tibble)
library(dplyr)
dat = t(exp) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  rownames_to_column() %>% 
  mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3))
# 宽数据变长数据
pdat = dat%>% 
  pivot_longer(cols = starts_with("gene"),
               names_to = "gene",
               values_to = "count")

library(ggplot2)
p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+
  geom_boxplot(aes(fill = group))+
  theme_bw()
p
unnamed-chunk-43-1.png
unnamed-chunk-43-1.png
代码语言：text
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p + facet_wrap(~gene,scales = "free")
unnamed-chunk-43-2.png
unnamed-chunk-43-2.png

5. 隐式循环

（1）apply()

apply.jpg
apply.jpg
代码语言：text
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## apply()族函数

### 1.apply 处理矩阵或数据框

#apply(X, MARGIN, FUN, …) 
#其中X是数据框/矩阵名；
#MARGIN为1表示行，为2表示列，FUN是函数

test<- iris[1:6,1:4]

apply(test, 2, mean)
代码语言：txt
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## Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
##    4.9500000    3.3833333    1.4500000    0.2333333
代码语言：text
复制
apply(test, 1, sum)
代码语言：txt
复制
##    1    2    3    4    5    6 
## 10.2  9.5  9.4  9.4 10.2 11.4

（2）lapply()

lapply.jpg
lapply.jpg
代码语言：text
复制
### 2.lapply(list, FUN, …) 
# 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作

test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test
代码语言：txt
复制
## $x
## [1] 36 35 34 33
## 
## $y
## [1] 32 33 34 35
## 
## $z
## [1] 30 29 28 27
代码语言：text
复制
#返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile)

lapply(test,mean)
代码语言：txt
复制
## $x
## [1] 34.5
## 
## $y
## [1] 33.5
## 
## $z
## [1] 28.5
代码语言：text
复制
lapply(test,fivenum)
代码语言：txt
复制
## $x
## [1] 33.0 33.5 34.5 35.5 36.0
## 
## $y
## [1] 32.0 32.5 33.5 34.5 35.0
## 
## $z
## [1] 27.0 27.5 28.5 29.5 30.0

（3）sapply()

sapply.jpg
sapply.jpg
代码语言：text
复制
### 3.sapply 简化结果，返回矩阵或向量

sapply(test,mean)
代码语言：txt
复制
##    x    y    z 
## 34.5 33.5 28.5
代码语言：text
复制
sapply(test,fivenum)
代码语言：txt
复制
##         x    y    z
## [1,] 33.0 32.0 27.0
## [2,] 33.5 32.5 27.5
## [3,] 34.5 33.5 28.5
## [4,] 35.5 34.5 29.5
## [5,] 36.0 35.0 30.0
代码语言：text
复制
class(sapply(test,fivenum))
代码语言：txt
复制
## [1] "matrix" "array"

6. 两个数据框连接

两个数据框连接.jpg
两个数据框连接.jpg

（1）inner_join()

代码语言：text
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test1 <- data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon','Sophie'), 
                    blood_type = c("A","B","O","AB"))
test1
代码语言：txt
复制
##     name blood_type
## 1  jimmy          A
## 2 nicker          B
## 3  Damon          O
## 4 Sophie         AB
代码语言：text
复制
test2 <- data.frame(name = c('Damon','jimmy','nicker','tony'),
                    group = c("group1","group1","group2","group2"),
                    vision = c(4.2,4.3,4.9,4.5))
test2
代码语言：txt
复制
##     name  group vision
## 1  Damon group1    4.2
## 2  jimmy group1    4.3
## 3 nicker group2    4.9
## 4   tony group2    4.5
代码语言：text
复制
library(dplyr)
inner_join(test1,test2,by="name")
代码语言：txt
复制
##     name blood_type  group vision
## 1  jimmy          A group1    4.3
## 2 nicker          B group2    4.9
## 3  Damon          O group1    4.2

（2）right_join,full_join,semi_join,anti_join

代码语言：text
复制
right_join(test1,test2,by="name")
代码语言：txt
复制
##     name blood_type  group vision
## 1  jimmy          A group1    4.3
## 2 nicker          B group2    4.9
## 3  Damon          O group1    4.2
## 4   tony       <NA> group2    4.5
代码语言：text
复制
full_join(test1,test2,by="name")
代码语言：txt
复制
##     name blood_type  group vision
## 1  jimmy          A group1    4.3
## 2 nicker          B group2    4.9
## 3  Damon          O group1    4.2
## 4 Sophie         AB   <NA>     NA
## 5   tony       <NA> group2    4.5
代码语言：text
复制
semi_join(test1,test2,by="name")
代码语言：txt
复制
##     name blood_type
## 1  jimmy          A
## 2 nicker          B
## 3  Damon          O
代码语言：text
复制
anti_join(test1,test2,by="name")
代码语言：txt
复制
##     name blood_type
## 1 Sophie         AB

7. 一些顶呱呱的函数

（1）match功能

代码语言：text
复制
# 1.match-----
load("matchtest.Rdata")
x
代码语言：txt
复制
##                                              file_name                           ID
## 1 708a16a3-7a5e-4e27-b06b-4c3c308b11fe.htseq.counts.gz TCGA-AA-3531-01A-01R-0821-07
## 2 95e726db-5ccc-4836-a2ae-7feaddaf9f1b.htseq.counts.gz TCGA-A6-2678-11A-01R-A32Z-07
## 3 90a46dce-5762-47ec-925c-deff853069aa.htseq.counts.gz TCGA-AA-A02K-01A-03R-A32Y-07
## 4 587e44e4-87ba-4981-a520-d20612486f53.htseq.counts.gz TCGA-NH-A6GA-01A-11R-A37K-07
## 5 1b843dbb-5ef0-47ca-9783-dbeb94aa6df3.htseq.counts.gz TCGA-AZ-6600-11A-01R-1774-07
## 6 09796233-3f40-4deb-b77d-2267c3afff59.htseq.counts.gz TCGA-CM-6676-01A-11R-1839-07
## 7 44f1dc34-a01e-4a7b-a7a1-a90064039fdd.htseq.counts.gz TCGA-AA-3971-01A-01R-1022-07
代码语言：text
复制
y
代码语言：txt
复制
##                    90a46dce-5762-47ec-925c-deff853069aa.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                 6564
## ENSG00000000005.5                                                    29
## ENSG00000000419.11                                                 2659
## ENSG00000000457.12                                                  246
## ENSG00000000460.15                                                  145
## ENSG00000000938.11                                                   37
## ENSG00000000971.14                                                   77
##                    587e44e4-87ba-4981-a520-d20612486f53.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                 3127
## ENSG00000000005.5                                                     0
## ENSG00000000419.11                                                  889
## ENSG00000000457.12                                                  382
## ENSG00000000460.15                                                  188
## ENSG00000000938.11                                                  749
## ENSG00000000971.14                                                  708
##                    95e726db-5ccc-4836-a2ae-7feaddaf9f1b.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                 6330
## ENSG00000000005.5                                                     0
## ENSG00000000419.11                                                 2428
## ENSG00000000457.12                                                 1701
## ENSG00000000460.15                                                 1009
## ENSG00000000938.11                                                  220
## ENSG00000000971.14                                                  530
##                    09796233-3f40-4deb-b77d-2267c3afff59.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                 3583
## ENSG00000000005.5                                                    70
## ENSG00000000419.11                                                 1436
## ENSG00000000457.12                                                  590
## ENSG00000000460.15                                                  440
## ENSG00000000938.11                                                  812
## ENSG00000000971.14                                                 4173
##                    708a16a3-7a5e-4e27-b06b-4c3c308b11fe.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                  643
## ENSG00000000005.5                                                    17
## ENSG00000000419.11                                                 2476
## ENSG00000000457.12                                                  804
## ENSG00000000460.15                                                  496
## ENSG00000000938.11                                                  962
## ENSG00000000971.14                                                 3958
##                    44f1dc34-a01e-4a7b-a7a1-a90064039fdd.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                 1514
## ENSG00000000005.5                                                    13
## ENSG00000000419.11                                                  876
## ENSG00000000457.12                                                  483
## ENSG00000000460.15                                                  250
## ENSG00000000938.11                                                   75
## ENSG00000000971.14                                                  272
##                    1b843dbb-5ef0-47ca-9783-dbeb94aa6df3.htseq.counts.gz
## ENSG00000000003.13                                                11751
## ENSG00000000005.5                                                    26
## ENSG00000000419.11                                                 2494
## ENSG00000000457.12                                                  531
## ENSG00000000460.15                                                  632
## ENSG00000000938.11                                                   85
## ENSG00000000971.14                                                  319
代码语言：text
复制
## 如何把y的列名正确替换为x里面的ID？

## (1)分步解法
a = colnames(y)
b = x$file_name
k = match(a,b);k
代码语言：txt
复制
## [1] 3 4 2 6 1 7 5
代码语言：text
复制
#match(a,b)的意思是a里的每个元素在b的第几个位置上。
#是b的下标，可以给b取子集，也可以给与b对应的其他向量取子集。
colnames(y) = x$ID[k]

## (2)一步解法
load("matchtest.Rdata")
colnames(y) = x$ID[match(colnames(y),x$file_name)]

## (3)放弃match的解法
load("matchtest.Rdata")
rownames(x) = x$file_name
x = x[colnames(y),]
colnames(y) = x$ID

（2）一些搞文件的函数

代码语言：text
复制
# 2.一些搞文件的函数----
dir() # 列出工作目录下的文件
代码语言：txt
复制
##  [1] "0_pre_install.R"                                                     
##  [2] "1_<e7>\u008e<a9>转<e5><ad>\u0097符串.R"                                       
##  [3] "2_<e7>\u008e<a9>转<e6>\u0095<b0><e6>\u008d<ae><e6><a1>\u0086.R"                             
##  [4] "3_<e6>\u009d<a1>件<e5>\u0092\u008c循<e7>\u008e<af>.R"                             
##  [5] "4_表达<e7>\u009f<a9><e9>\u0098<b5><e7>\u0094<bb>箱线<e5>\u009b<be>.R"                    
##  [6] "5_<e9>\u009a\u0090<e5><bc>\u008f循<e7>\u008e<af>.R"                                
##  [7] "6_两个<e6>\u0095<b0><e6>\u008d<ae><e6><a1>\u0086<e7>\u009a\u0084<e8><bf>\u009e<e6>\u008e<a5>.R"     
##  [8] "7_<e4><b8>\u0080<e4><ba>\u009b顶<e5>\u0091<b1><e5>\u0091<b1><e7>\u009a\u0084<e5>\u0087<bd><e6>\u0095<b0>.R"
##  [9] "8_exercise.R"                                                        
## [10] "9_anwser.R"                                                          
## [11] "deg.Rdata"                                                           
## [12] "figure"                                                              
## [13] "group.csv"                                                           
## [14] "matchtest.Rdata"                                                     
## [15] "R_04.Rproj"                                                          
## [16] "test1.Rdata"                                                         
## [17] "test2.Rdata"                                                         
## [18] "<e7>\u0094\u009f信<e6>\u008a\u0080<e8>\u0083<bd><e6><a0>\u0091<e7><ac>\u0094记day7.html"   
## [19] "<e7>\u0094\u009f信<e6>\u008a\u0080<e8>\u0083<bd><e6><a0>\u0091<e7><ac>\u0094记day7.Rmd"
代码语言：text
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dir(pattern = ".R$") #列出工作目录下以.R结尾的文件
代码语言：txt
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##  [1] "0_pre_install.R"                                                     
##  [2] "1_<e7>\u008e<a9>转<e5><ad>\u0097符串.R"                                       
##  [3] "2_<e7>\u008e<a9>转<e6>\u0095<b0><e6>\u008d<ae><e6><a1>\u0086.R"                             
##  [4] "3_<e6>\u009d<a1>件<e5>\u0092\u008c循<e7>\u008e<af>.R"                             
##  [5] "4_表达<e7>\u009f<a9><e9>\u0098<b5><e7>\u0094<bb>箱线<e5>\u009b<be>.R"                    
##  [6] "5_<e9>\u009a\u0090<e5><bc>\u008f循<e7>\u008e<af>.R"                                
##  [7] "6_两个<e6>\u0095<b0><e6>\u008d<ae><e6><a1>\u0086<e7>\u009a\u0084<e8><bf>\u009e<e6>\u008e<a5>.R"     
##  [8] "7_<e4><b8>\u0080<e4><ba>\u009b顶<e5>\u0091<b1><e5>\u0091<b1><e7>\u009a\u0084<e5>\u0087<bd><e6>\u0095<b0>.R"
##  [9] "8_exercise.R"                                                        
## [10] "9_anwser.R"
代码语言：text
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file.create("douhua.txt") #用代码创建文件
代码语言：txt
复制
## [1] TRUE
代码语言：text
复制
file.exists("douhua.txt") #某文件在工作目录下是否存在
代码语言：txt
复制
## [1] TRUE
代码语言：text
复制
file.remove("douhua.txt") #用代码删除文件
代码语言：txt
复制
## [1] TRUE
代码语言：text
复制
file.exists("douhua.txt") #删掉了就不存在啦
代码语言：txt
复制
## [1] FALSE
代码语言：text
复制
## 可以批量的新建和删除
f = paste0("douhua",1:100,".txt")
file.create(f)
代码语言：txt
复制
##   [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [19] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [37] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [55] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [73] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [91] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
代码语言：text
复制
file.remove(f)
代码语言：txt
复制
##   [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [19] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [37] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [55] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [73] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
##  [91] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

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