Day5-香波🐟

x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数
x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次

x[4] #x第4个元素
x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素
x[2:4]#第2到4个元素
x[-(2:4)]#除了第2-4个元素
x[c(1,5)] #第1个和第5个元素

x[x==10]#等于10的元素
x[x<0]
x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素

a <- read.csv('duoduo.txt',sep = ',',header = T)
b <- read.table('duoduo.txt',header = T,sep = '\t')

colnames(a) #查看列名
rownames(a) #查看行名
dim(a)#几行几列

write.table(a,file = "yu.txt",sep = "\t",quote=F)#分隔符改为逗号，字符串不加引号（默认格式带由引号） 

save.image(file="day5.RData")#保存当前所有变量
save(a,file="test.RData")#保存其中一个变量
load("test.RData")#再次使用RData时的加载命令

- a[x,y]#第x行第y列
- a[x,]#第x行
- a[,y]#第y列
- a[y] #也是第y列
- a[a:b]#第a列到第b列
- a[c(a,b)]#第a列和第b列
- a$列名#也可以提取列（优秀写法，支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）

# 2.2数据结构
a <- c(1:7)
a[2:6]
b <- c("a","b","c")
b[2]
c <- c(TRUE,FALSE,T,F)
c[1]
c[4]#向量(只能包含一种数据类型) vector

#代码清单2-1 创建矩阵
y <- matrix(1:20,nrow = 5,ncol = 4,byrow = F)
cells <- c(1,26,24,68)
rnames <- c('R1','R2')
cnames <- c('C1','C2')
mymatrix <- matrix(cells,nrow = 2,ncol = 2,byrow = T,dimnames = list(rnames,cnames))
mymatrix <- matrix(cells,nrow = 2,ncol = 2,byrow = F,dimnames = list(rnames,cnames))
##row是行，col是列

#代码清单2-2 矩阵下标的使用
x <- matrix(1:10,nrow = 2)
x[2,]
x[,2]
x[2,2]
x[1,2:5]
#矩阵（2维，只能包含一种数据类型）

#代码2-3 创建一个数组
dim1 <- c("A1","A2")
dim2 <- c("B1","B2","B3")
dim3 <- c("C1","C2","C3","C4")
myarray <- array(1:24,dim = c(2:4),dimnames = list(dim1,dim2,dim3))
#直接理解成矩阵的扩展（多维，只能包含一种数据类型）

#代码2-4 创建一个数据框data frame(可以包含多种数据类型，但是每一列只能包含一种数据类型)
patientID <- c(1:4)
age <- c(24,28,32,34)
diabetes <- c("Type1","Type1","Type2","Type1")
status <- c('poor','improved','excellent','poor')
patientsdata <- data.frame(patientID,age,diabetes,status)
#代码2-5 选取数据框中的元素

patientsdata[c('age','status')]#可以按列展示
patientsdata$patientID#展示数据框中的特定变量

##想展示patientsdata里糖尿病变量和病情变量的两者之间的列联表
table(patientsdata$diabetes,patientsdata$status)
 
##使用with函数来简化代码
summary(mtcars$mpg)
plot(mtcars$mpg,mtcars$disp)
plot(mtcars$mpg,mtcars$wt)
#用with
with(mtcars,
     {summary(mpg)
     plot(mpg,disp)
     plot(mpg,wt)
    })
#实例标识符case identifier
patientsdata <- data.frame(patientID,age,diabetes,status,row.names = patientID)

#代码2-6 因子的使用
patientID <- c(1:4)
age <- c(24,28,32,34)
diabetes <- c("Type1","Type1","Type2","Type1")
status <- c('poor','improved','excellent','poor')
diabetes <- factor(diabetes,ordered = F)
status <- factor(status,ordered = T,levels = c("poor",'improved',"excellent"))
patientsdata <- data.frame(patientID,age,diabetes,status)
str(patientsdata)#显示对象的结构
summary(patientsdata)