x<- seq(1,10,by = 0.5)#1-10之间每隔0.5取一个数(注意是逗号不是分号)
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
词云图中的每个字的大小与出现的频率或次数成正比,词云图的统计意义不是特别大,主要是为了美观,用于博客和网站比较常见。
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
即将ex3.csv中的内容提取出来,传递给变量test,生成一个数据框。后续对数据框的操作,对文件无影响。
如果想知道读取后是什么数据结构,用class(变量名),不能输入文件名csv,不然是字符串,变量名一半不带“”,有“”的就是字符串
(补充:一个向量是一排有序排列的元素,以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况)
注:文件读取是R语言里数据框的来源之一;表格文件读到R语言之后得到一个数据框,对数据框的操作和修改是不会同步到表格文件的;
做生物信息分析,少不了的就是数据,比如转录组的数据,无论是下载的还是测序的,用R进行分析,就必须将这些数据读入,分析的结果,比如一些图,就少不了输出,因此,文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然,R除了可以读入文件数据外,也提供了键盘和显示器的接口,比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据,可以通过print()函数将结果打印到显示器上,print()在之前的章节中都有用到。
工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为 DESeq2 的输入,使用 R 语言进行统计分析。
eg. c(1,3,5,7);c("toufa","jiemao","yanjing")
数据框是一种表格式的数据结构,属于一种二维表,分为行和列。数据框旨在模拟数据集,与其他统计软件例如 SAS 或者 SPSS 中的数据集的概念一致。数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。在一个数据框中,每一行的元素个数相同,每一列元素个数也相同,每一列的数据类型一致,都为一个向量,每一行内容还是一个数据框。数据框是 R 中使用最广泛的一种数据格式。
耗时很长的程序忘加nohup就运行了怎么办?,有一位朋友留言提到了Excel的一个坑,这个之前也专门有文章(Excel改变了你的基因名,30% 相关Nature文章受影响,NCBI也受波及)讲述。
回答一个问题:save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found,是为什么,应该怎么解决?
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
(1)R的赋值符号不是等号,而是<- (2)在Console 控制台输入命令,相当于Linux的命令行 (3)R的代码都是带括号的,括号必须是英文的。 (4)显示工作路径 getwd() (5)向量
我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR和DESeq2包进行差异分析,本文先介绍edgeR。
https://cloud.tencent.com/developer/article/2353514
(1)read.table()和read.csv()两者之间没有不可逾越的鸿沟,只是方便读取某一类文件类型;报错就需要添加对应的参数。
write.table(X,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F)
文件读写 .csv 文件 打开方式,excel,记事本,sublime,vscode(适合大文本打开) 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示,并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件,header参数表示将文件的第一行作为列名,默认为F 图片 图片 读取c
(补充:一个向量是一排有序排列的元素,以后会用到把一个向量作为数据框中的一列的情况。c()意思是combine(),将不同元素组合为一个向量)
sep='\s+': 指代\f\n\t\r\v这些,分别为换页符,换行符,制表符,回车符,垂直制表符。
eg: 数字:A(1,2,3)/字符串:A("hi","hello","ha")
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame),由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作),读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
生信或者数据挖掘中经常会遇到需要把连续的表达量数据转为分类变量。比如基因表达量二分类进行后续的生存分析。
BgRation:所有background基因中与该Term相关的基因数与所有background基因的比值
基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是是一种计算方法,用于确定事先定义的一组基因是否在不同的样品中差异表达。
sep 分隔数据值的分隔符。默认值为sep =“ ”,表示一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。使用sep =“,”来读取被逗号","分隔的文件,使用sep =“\t”来读取制表符分隔的文件
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read.table() #从文件中读取数据,sep表示文件中的分隔符,header表示第一行是否为标题行
通过今天学习可以明确元素可以是任意数字、符号、字符串,而标量则是由一个元素组成的变量,向量则是多个元素组成的变量。
x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数(注意是逗号不是分号)
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
数据结构 向量 vector 赋值 x<- c(1,2,3) #常用的向量写法,意为将x定义为由元素1,2,3组成的向量。 图片 x<- 1:10 #从1-10之间所有的整数 图片 x<- seq(1,10,by = 0.5) #1-10之间每隔0.5取一个数 图片 x<- rep(1:3,times=2) #1-3 重复2次,无空格 图片 如果连续给x赋值,新的赋值会覆盖就赋值。如连续输入以上4个,则最终赋值为向量4 提取元素 #向量2为例 x[4] #x第4个元素,即4 x[-4]
在我们平时的研究工作中,经常使用的是逗号分隔文件(.csv文件)、制表符分隔文件(.tsv文件)和空格分隔文件(.txt文件)。当然对于一些基因组文件或者其它格式的文件,各自有各自的特点,原则上R语言可以读取任何格式的文件,只需掌握基本的读取文件方法后按照不同特点调整参数即可。
Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的。
使用corrplot包分析,使用RPKM值 image.png > # <样本相关性> > ## 1.如果不存在corrplot就安装这个包 > if (!requireNamespace('corrplot', quietly = TRUE)) + install.packages('corrplot') > library('corrplot') #加载corrplot包用于绘制相关性矩阵热图 > > > p<-file.choose() > > > fpkm <- read.tabl
请在作业中回答一个问题:save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found,是为什么,应该怎么解决?
最近在刷bioconductor包,无意中跳转到了一个文章, 标题是:《Software for the Integration of Multiomics Experiments in Bioconductor》,文章链接是:https://cancerres.aacrjournals.org/content/77/21/e39
tip:运行项目时需要将文件放置于工作目录下;R中严格区分大小写;改错变量可以重新赋值覆盖;可以使用并保存脚本文件,文件格式为R
将数据输入或加载到R工作空间中,是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件,excel文件,csv文件,txt文件和数据库(MYSQL数据库)等;其中,excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
1.依次安装R语言、Rstudio、Rtools,Rstudio相当与VS code,直接bing搜索R,不选镜像,选择原网站的download R,跳转到https://cloud.r-project.org/,点击`Download R for Windows`
基因芯片数据分析(六):DESeq2包的基本原理 我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR进行差异分析。
4) R语言读取(表格文件读入到R语言里时,就得到了一个数据框,对数据框的修改不会同步到表格文件。
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