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社区首页 >专栏 >R_数据类型和数据结构2

R_数据类型和数据结构2

原创
作者头像
欣欣丫
发布于 2023-11-23 11:52:02
1720
发布于 2023-11-23 11:52:02
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文章被收录于专栏：R语言学习ing

title: "R_02"

output: html_document

date: "2023-11-22"

R Markdown

代码语言：text
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###🍎🍓🍌🍒🍑🍇🌽——————2.数据类型和结构——————🥕🍅🍍🥝🥥🥑🍠

######🍋🍋🍋2.2 数据结构

###(2)数据框data.frame(二维，每列只允许一种数据类型)
##1.数据框来源
#  1)用代码新建
df1 <- data.frame(gene = paste0("gene", 1:4),
                  change = rep(c("up", "down"), each = 2),
                  score = c(5,3,-2,-4))
df1
代码语言：txt
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##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down    -2
## 4 gene4   down    -4
代码语言：text
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#  2)由已有数据转换或处理得到
volcano
代码语言：txt
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##       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14]
##  [1,]  100  100  101  101  101  101  101  100  100   100   101   101   102   102
##  [2,]  101  101  102  102  102  102  102  101  101   101   102   102   103   103
##  [3,]  102  102  103  103  103  103  103  102  102   102   103   103   104   104
##  [4,]  103  103  104  104  104  104  104  103  103   103   103   104   104   104
##  [5,]  104  104  105  105  105  105  105  104  104   103   104   104   105   105
##  [6,]  105  105  105  106  106  106  106  105  105   104   104   105   105   106
##  [7,]  105  106  106  107  107  107  107  106  106   105   105   106   106   107
##  [8,]  106  107  107  108  108  108  108  107  107   106   106   107   108   108
##  [9,]  107  108  108  109  109  109  109  108  108   107   108   108   110   111
## [10,]  108  109  109  110  110  110  110  109  109   108   110   110   113   116
## [11,]  109  110  110  111  111  111  111  110  110   110   112   114   118   121
## [12,]  110  110  111  113  112  111  113  112  112   114   116   119   121   124
## [13,]  110  111  113  115  114  113  114  114  115   117   119   121   124   126
## [14,]  111  113  115  117  116  115  116  117  117   119   121   124   126   128
## [15,]  114  115  117  117  117  118  119  119  120   121   124   126   128   131
## [16,]  116  118  118  118  120  121  121  122  122   123   125   128   130   134
##       [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [,26]
##  [1,]   102   102   103   104   103   102   101   101   102   103   104   104
##  [2,]   103   103   104   105   104   103   102   102   103   105   106   106
##  [3,]   104   104   105   106   105   104   104   105   106   107   108   110
##  [4,]   105   105   106   107   106   106   106   107   108   110   111   114
##  [5,]   105   106   107   108   108   108   109   110   112   114   115   118
##  [6,]   106   107   109   110   110   112   113   115   116   118   119   121
##  [7,]   108   109   111   113   114   116   118   120   121   122   123   125
##  [8,]   110   113   115   117   118   120   122   124   125   127   128   129
##  [9,]   113   116   118   120   123   125   127   129   130   132   134   135
## [10,]   118   120   122   125   127   129   133   136   138   140   141   142
## [11,]   123   125   127   129   133   137   141   143   145   146   148   150
## [12,]   127   129   133   138   143   146   149   149   151   153   154   157
## [13,]   129   133   140   145   150   154   155   155   157   159   161   162
## [14,]   132   137   143   151   156   161   161   162   163   165   166   167
## [15,]   137   143   150   156   160   163   165   168   170   171   172   173
## [16,]   141   147   152   156   160   165   168   170   174   176   179   180
##       [,27] [,28] [,29] [,30] [,31] [,32] [,33] [,34] [,35] [,36] [,37] [,38]
##  [1,]   105   107   107   107   108   108   110   110   110   110   110   110
##  [2,]   107   109   110   110   110   110   111   112   113   114   116   115
##  [3,]   111   113   114   115   114   115   116   118   119   119   121   121
##  [4,]   117   118   117   119   120   121   122   124   125   126   127   127
##  [5,]   121   122   121   123   128   131   129   130   131   131   132   132
##  [6,]   124   126   126   129   134   137   137   136   136   135   136   136
##  [7,]   127   129   130   135   140   142   142   142   141   140   140   140
##  [8,]   131   134   135   141   146   147   146   146   145   144   144   144
##  [9,]   137   139   142   146   152   152   151   151   150   149   148   148
## [10,]   148   150   151   156   158   159   158   157   158   158   154   151
## [11,]   154   156   159   161   162   163   164   163   164   164   160   157
## [12,]   159   160   163   165   166   167   168   168   168   168   166   162
## [13,]   164   165   167   168   169   170   172   174   172   172   171   169
## [14,]   168   170   171   173   175   177   179   178   177   176   176   174
## [15,]   174   175   177   179   180   182   183   183   183   183   180   178
## [16,]   181   181   182   182   183   184   186   187   187   184   184   181
##       [,39] [,40] [,41] [,42] [,43] [,44] [,45] [,46] [,47] [,48] [,49] [,50]
##  [1,]   110   110   108   108   108   107   107   108   108   108   108   108
##  [2,]   114   112   110   110   110   109   108   109   109   109   109   108
##  [3,]   120   118   116   114   112   111   110   110   110   110   109   109
##  [4,]   126   124   122   120   117   116   113   111   110   110   110   109
##  [5,]   131   130   128   126   122   119   115   114   112   110   110   110
##  [6,]   136   135   133   129   126   122   118   116   115   113   111   110
##  [7,]   140   139   137   134   129   125   121   118   116   114   112   110
##  [8,]   143   142   141   139   135   130   126   122   118   116   114   112
##  [9,]   146   145   143   142   139   135   131   127   122   119   117   115
## [10,]   149   148   146   144   141   137   134   130   125   122   120   118
## [11,]   154   151   149   146   144   140   137   133   129   126   124   121
## [12,]   159   157   154   152   149   144   140   136   133   131   128   125
## [13,]   166   163   161   158   153   148   143   140   137   134   131   128
## [14,]   171   169   165   161   156   152   148   144   140   138   135   131
## [15,]   177   172   168   164   160   156   152   148   144   141   138   134
## [16,]   180   176   172   168   165   161   157   153   149   145   142   138
##       [,51] [,52] [,53] [,54] [,55] [,56] [,57] [,58] [,59] [,60] [,61]
##  [1,]   107   107   107   107   106   106   105   105   104   104   103
##  [2,]   108   108   108   107   107   106   106   105   105   104   104
##  [3,]   109   109   108   108   107   107   106   106   105   105   104
##  [4,]   109   109   109   108   108   107   107   106   106   105   105
##  [5,]   110   110   109   109   108   107   107   107   106   106   105
##  [6,]   110   110   110   109   108   108   108   107   107   106   106
##  [7,]   110   110   111   110   109   109   108   108   107   107   106
##  [8,]   112   113   112   110   110   109   109   108   108   107   106
##  [9,]   115   115   114   112   110   110   109   109   108   107   107
## [10,]   117   117   115   113   111   110   110   109   108   107   107
## [11,]   119   118   116   114   112   111   110   109   108   107   106
## [12,]   122   119   117   115   113   111   110   109   108   107   106
## [13,]   125   120   118   116   114   112   110   109   108   107   105
## [14,]   127   123   119   117   115   113   111   110   108   106   105
## [15,]   130   126   121   117   114   112   110   110   108   106   104
## [16,]   133   129   125   120   115   111   110   110   108   106   104
## [到达getOption("max.print") -- 略过71行]]
代码语言：text
复制
class(volcano)
代码语言：txt
复制
## [1] "matrix" "array"
代码语言：text
复制
a = as.data.frame(volcano)
class(a) #volcano的数据，由矩阵转变为数据框
代码语言：txt
复制
## [1] "data.frame"
代码语言：text
复制
#  3)读取表格文件
df2 <- read.csv("gene.csv")
df2
代码语言：txt
复制
##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down    -2
## 4 gene4   down    -4
代码语言：text
复制
#  4)R语言内置数据:letters（向量）,LETTERS（向量）,iris（数据框）,volcano（矩阵）
      
##2.数据框属性
dim(df1) #看行数和列数
代码语言：txt
复制
## [1] 4 3
代码语言：text
复制
nrow(df1) #行数
代码语言：txt
复制
## [1] 4
代码语言：text
复制
ncol(df1) #列数
代码语言：txt
复制
## [1] 3
代码语言：text
复制
rownames(df1) #行名
代码语言：txt
复制
## [1] "1" "2" "3" "4"
代码语言：text
复制
colnames(df1) #列名
代码语言：txt
复制
## [1] "gene"   "change" "score"
代码语言：text
复制
##3.数据框取子集
#取某一列
#按坐标
#按名字
#按逻辑值

df1$score #某一列
代码语言：txt
复制
## [1]  5  3 -2 -4
代码语言：text
复制
mean(df1$score) #括号里即是向量，因此可以直接计算
代码语言：txt
复制
## [1] 0.5
代码语言：text
复制
df1[2,2] #按坐标,第2行第2列
代码语言：txt
复制
## [1] "up"
代码语言：text
复制
 #⭐中括号里的逗号表示维度的分割，因此向量取子集时[]中不可以有逗号
df1[,2] #按坐标,第2列
代码语言：txt
复制
## [1] "up"   "up"   "down" "down"
代码语言：text
复制
df1[2,] #按坐标,第2行
代码语言：txt
复制
##    gene change score
## 2 gene2     up     3
代码语言：text
复制
df1[c(1,3), 1:2] #按坐标,1，3行和1-2列交集的格子
代码语言：txt
复制
##    gene change
## 1 gene1     up
## 3 gene3   down
代码语言：text
复制
df1[,c("gene", "score")] #按名字，将多个列名写为向量的形式
代码语言：txt
复制
##    gene score
## 1 gene1     5
## 2 gene2     3
## 3 gene3    -2
## 4 gene4    -4
代码语言：text
复制
df1[, "gene"]
代码语言：txt
复制
## [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4"
代码语言：text
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df1[,ncol(df1)] #取数据框的最后一列
代码语言：txt
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## [1]  5  3 -2 -4
代码语言：text
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df1[,-ncol(df1)] #取数据框除了最后一列以外的其他列
代码语言：txt
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##    gene change
## 1 gene1     up
## 2 gene2     up
## 3 gene3   down
## 4 gene4   down
代码语言：text
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df1 <- data.frame(gene   = paste0("gene",1:4),
                  change  = rep(c("up","down"),each = 2),
                  score   = c(5,3,-2,-4))
df1[df1$score>0,] #按逻辑值⭐，提取出了符合要求的行
代码语言：txt
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##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
代码语言：text
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df1
代码语言：txt
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##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down    -2
## 4 gene4   down    -4
代码语言：text
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#筛选score > 0的基因
df1[df1$score > 0,1]
代码语言：txt
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## [1] "gene1" "gene2"
代码语言：text
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df1$gene[df1$score > 0]
代码语言：txt
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## [1] "gene1" "gene2"
代码语言：text
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# 举例
# test = read.csv("exercise.csv")，
# 筛选test中，Species列的值为a或c的行
test = read.csv("exercise.csv")
test[test$Species!="b",]
代码语言：txt
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##    Petal.Length Petal.Width Species
## 1           4.6         1.5       a
## 3           4.5         1.5       a
## 5           4.0         1.3       a
## 6           4.7         1.4       a
## 7           1.3         0.2       c
## 8           1.4         0.2       c
## 11          4.9         1.5       a
## 12          1.4         0.2       c
## 13          1.5         0.2       c
## 15          1.4         0.2       c
代码语言：text
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test[test$Species=="a"|test$Species=="c",]
代码语言：txt
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##    Petal.Length Petal.Width Species
## 1           4.6         1.5       a
## 3           4.5         1.5       a
## 5           4.0         1.3       a
## 6           4.7         1.4       a
## 7           1.3         0.2       c
## 8           1.4         0.2       c
## 11          4.9         1.5       a
## 12          1.4         0.2       c
## 13          1.5         0.2       c
## 15          1.4         0.2       c
代码语言：text
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test[test$Species %in% c("a","c"),] #注意：不可以用test[test$Species == c("a","c"),]，因为等位运算会发生循环补齐，筛选的数据一般会少于正确值。%in%不是等位运算，因此不会发生循环补齐。
代码语言：txt
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##    Petal.Length Petal.Width Species
## 1           4.6         1.5       a
## 3           4.5         1.5       a
## 5           4.0         1.3       a
## 6           4.7         1.4       a
## 7           1.3         0.2       c
## 8           1.4         0.2       c
## 11          4.9         1.5       a
## 12          1.4         0.2       c
## 13          1.5         0.2       c
## 15          1.4         0.2       c
代码语言：text
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##4.数据框修改:取子集＋赋值
df1[3,3] <- 5 #改一个格
df1
代码语言：txt
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##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down     5
## 4 gene4   down    -4
代码语言：text
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df1$score <- c(12,23,50,2) #改一整列
df1
代码语言：txt
复制
##    gene change score
## 1 gene1     up    12
## 2 gene2     up    23
## 3 gene3   down    50
## 4 gene4   down     2
代码语言：text
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df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) #新增一列代码，列名是新的
df1
代码语言：txt
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##    gene change score p.value
## 1 gene1     up    12    0.01
## 2 gene2     up    23    0.02
## 3 gene3   down    50    0.07
## 4 gene4   down     2    0.05
代码语言：text
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rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部的行名和列名
colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #只修改某一行/列的名

##5.两个数据框的连接，根据两个表格有相同的列进行连接，用merge函数
test1 <- data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon','Sophie'), 
                    blood_type = c("A","B","O","AB"))
test1
代码语言：txt
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##     name blood_type
## 1  jimmy          A
## 2 nicker          B
## 3  Damon          O
## 4 Sophie         AB
代码语言：text
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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
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##     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
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test3 <- data.frame(NAME = c('Damon','jimmy','nicker','tony'),
                    weight = c(140,145,110,138))
test3
代码语言：txt
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##     NAME weight
## 1  Damon    140
## 2  jimmy    145
## 3 nicker    110
## 4   tony    138
代码语言：text
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test12 <- merge(test1,test2,by="name") #列名相同时
test12
代码语言：txt
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##     name blood_type  group vision
## 1  Damon          O group1    4.2
## 2  jimmy          A group1    4.3
## 3 nicker          B group2    4.9
代码语言：text
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test13 <- merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") #列名不同时
test13
代码语言：txt
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##     name blood_type weight
## 1  Damon          O    140
## 2  jimmy          A    145
## 3 nicker          B    110
代码语言：text
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#左连接，右连接，取合集，?merge查询

###(3)矩阵matrix(二维，只允许一种数据类型)
m <- matrix(1:9, nrow = 3) #新建
m
代码语言：txt
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##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
代码语言：text
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#取子集 ⭐不支持$
colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名
m
代码语言：txt
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##      a b c
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
代码语言：text
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m[2,]
代码语言：txt
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## a b c 
## 2 5 8
代码语言：text
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m[,1]
代码语言：txt
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## [1] 1 2 3
代码语言：text
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m[2,3]
代码语言：txt
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## c 
## 8
代码语言：text
复制
m[2:3,1:2]
代码语言：txt
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##      a b
## [1,] 2 5
## [2,] 3 6
代码语言：text
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m
代码语言：txt
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##      a b c
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
代码语言：text
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#转置
m <- matrix(1:9, nrow = 3) 
colnames(m) <- c("a","b","c")
t(m) #t(m)为转置之后的
代码语言：txt
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##   [,1] [,2] [,3]
## a    1    2    3
## b    4    5    6
## c    7    8    9
代码语言：text
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m #m仍为转置之前的
代码语言：txt
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##      a b c
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
代码语言：text
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as.data.frame(m) #转换为数据框
代码语言：txt
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##   a b c
## 1 1 4 7
## 2 2 5 8
## 3 3 6 9
代码语言：text
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###(4)列表list(能装万物)
#没有行和列，只有第一个元素和第二个元素
x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3),
          m2 = matrix(2:9, nrow = 2)) #新建列表
x
代码语言：txt
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## $m1
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
## 
## $m2
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    2    4    6    8
## [2,]    3    5    7    9
代码语言：text
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x[[1]] #取子集
代码语言：txt
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##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
代码语言：text
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x$m1 #取子集
代码语言：txt
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##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
代码语言：text
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###🍋补充：元素的“名字”—names()
scores = c(100,59,73,95,45)
names(scores) = c("jimmy","nicker","Damon","Sophie","tony")
scores
代码语言：txt
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##  jimmy nicker  Damon Sophie   tony 
##    100     59     73     95     45
代码语言：text
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scores["jimmy"]
代码语言：txt
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## jimmy 
##   100
代码语言：text
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scores[c("jimmy","nicker")]
代码语言：txt
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##  jimmy nicker 
##    100     59
代码语言：text
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names(scores)[scores>60] #只要中括号中的逻辑值与取子集的数据一一对应的，就可以用。逻辑值的要求是与x相等且一一对应，与y对应即可，不需要必须是y>60。 y[x>60]
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## [1] "jimmy"  "Damon"  "Sophie"
代码语言：text
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###🍋删除变量
rm(x) #删除一个
rm(df1,df2) #删除多个
rm(list = ls()) #删除全部
#清空控制台:快捷键ctrl+l

引自生信技能树

speed dist

Min. : 4.0 Min. : 2.00

1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00

Median :15.0 Median : 36.00

Mean :15.4 Mean : 42.98

3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00

Max. :25.0 Max. :120.00

代码语言：txt
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Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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数据类型

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