——列表允许包含不同类型的元素，甚至可以把对象作为元素；数据框允许每列使用不同类型的元素。...： x 要写入的对象的名称 file 文件名(缺省时对象直接被“写”在屏幕上) append 是否为增量写入 quote 一个逻辑型或者数值型向量:如果为TRUE,则字符型变量和因子写在双引 号""中;...(两种 情况下变量名都会被写在""中;若quote = FALSE则变量名不包含在双引号中) sep 文件中的字段分隔符 eol 指定行尾符，默认为'\n' na 表示缺失数据的字符 dec 用来表示小数点的字符...这些连接不需要打开就能直接使用，而且不能关闭。 字符向量 R中甚至允许以一个字符向量作为输入或输出。使用textConnection()函数创建到字符向量的连接。...类似于C语言中的ungetc函数，R中的pushBack()函数可以把任意数据压入给连接。压入后的数据以堆栈方式存储（FILO)。栈不为空时从栈中取数据，栈为空才从连接输入数据。
在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...，此外is.element(12, a)检验元素12是否属于a，all(c%in%a)检验集合a是否包含c 此外，缺失数据用大写NA表示，数据不确定用NaN表示，数据是无穷用Inf表示，判断是否为空数据用函数...由于因子的存在，数据分组信息等都可以转换为一个变量，从而使得数据框可以存储远多于矩阵的数据。 1.4列表 列表（list）是R中最复杂的一种数据类型。...1.5软件包 R语言提供了大量的功能，而且大部分功能是通过可选模块进行下载安装，这些模块被称为包（package）。这些包即有用来分析作图的函数包，也有用来作为例子的数据包。...第一行不是变量名（R会添加默认变量名），为TRUE则会使用第一行作为变量名；row.names、col.names设置那一列为行名字，哪一行为列名字；sep设置分隔符，默认是一个或多个空格、制表符tab
names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...names_ptypes, values_ptypes：（可选）列名-原型对的列表。或者，可以提供一个空原型，它将应用于所有列。...出于向后兼容的原因，提供 list() 被解释为与 NULL 相同，而不是在所有列上使用列表原型。预计这种情况在未来会有所改变。...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。
因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。...，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略autostart选项，也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符的行开始读； select 需要保留的列名或者列号，不要其它的...，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na 值的表示，默认""； dec 小数点的表示，默认"...id变量会被赋值；如果measure.vars和id.vars都没有赋予，全部非数字列会作为id.vars，剩余作为measure.vars；如果measure变量不是同一种类型，那么会被强制转换，等级如下...融合后数据的数值列名； na.rm 如果TRUE，移除NA值； variable.factor 如果TRUE,变量列转化为因子； verbose 如果TRUE，在工作台产生交互信息
数据的保持与对象的清除 R所创建、操作的实体是对象。对象可以是变量、数组、字符串、函数以及由这些元素组成的其它结构； > objects() 用来显示目前存储在R中的对象的名字。...例如 > Lst[5] <- list(matrix=Mat) 连接列表 当连接函数c()的参数为列表时，其结果也是一个模式为列表的对象。由参数中的列表作为组件依次连接而成。...在R中，自由变量的值由函数被创建的环境中与其同名的第一个变量值决定（我理解为最近的同名变量），这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S中，该值由同名的全局变量决定。...用包含两个元素x，y的一个列表或一个两列的矩阵作为一个参数（第二种形式那样的）也能达成相同的效果。...dev.list() 返回所有活动中设备的序号和名称。在列表位置1的设备始终是空设备(null device)，这个设备不接收任何图形命令。
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。...通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。 在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。
-x 的值赋值给变量 x输入后会在Rstudio右上角框框Environment中显示，在控制台中输入x，回车后就会显示1+4的值，即5。...初级绘图R语言的基础绘图系统主要由基础包graphics提供，它包含了各式的图形绘制函数，如折线图、直方图、箱形图等。其中plot()函数主要用于绘制散点图和折线图。...= NULL, asp = NA, xgap.axis = NA, ygap.axis = NA, ...)x和y分别是绘图点的横纵坐标，y可以省略x相当于自变量，y相当于因变量；y没缺省时，必须和x...同长度，类型是可以向量化的数据结构，如向量、矩阵的行或列、数组的元素、数据框的列、列表的元素等；y缺省时，x为单列时，y默认为c(1:n)，其中n为x的长度，x为y轴；y缺省时，x为两列的矩阵或数据框，...则该矩阵或数据框的第一、二列分别对应自变量和因变量；y缺省时，x为三列及以上的矩阵时，则该矩阵的第一、二列分别对应自变量和因变量，其他列忽略；y缺省时，x为三列及以上的数据框时，则绘制各列两两之间的关系
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。...：/”通过SEP来指定； 3) 可以通过list指定读入变量的变量名，同时生成的对象为列表，则可以同时读入字符与数字； 4) skip 从第几行开始读入数据； 5) nlines 指定最大读入行数...（2）header 一个表示文件是否在第一行包含了变量的逻辑型变量。 如果header设置为TRUE，则要求第一行要比数据列的数量少一列。 （3）sep 分开数据的分隔符。默认sep=""。...（7）row.names 保存行名的向量。可以使用此参数以向量的形式给出每行的实际行名。或者要读取的表中包含行名称的列序号或列名字符串。...该参数值设置为TRUE时，数据框中的变量名将会被检查，以确保符在语法上是有效的变量名称。 （15）fill 逻辑值。
df_na = na_ratio[na_ratio['NA_Ratio']>=90].sort_values(by = 'NA_Ratio', ascending=False) df_na 可见还是有较多的列几乎全部为空...在DataFrame求其一列即Series对象中的均值的方法为mean,众数的方法为mode,中位数的方法为median。 首先是对字符型的填补。...emp_title列的意思是借款人在申请贷款时提供的职务，此处为空的情况下不能简单的进行填补,因为有可能空值代表该人无职业或者职业不明确，也没有好的办法对这些缺失值的职业进行判断，此处使用哑变量的思路进行填补...首先简单查看缺失值在该列中的位置，方便之后进行对比，此处选取索引为253到259的几行来作为对比。...()函数可以传入列表作为写入的内容，需要在列表中添加换行符进行换行。
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...最后一行表示各个变量缺失的样本数合计。 程序包VIM提供了在R中探索数据缺失情况的新工具，实现缺失模式的可视化 > library(VIM) > aggr(data) ?...(rank )，它返回每个数字在整个向量中的秩，可以简单地理解为各个数字的大小顺序。...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...unstack()是stack的逆过程，被转换的对象包含两列，它把数据列按照因子列的不同水平重新排列，分离为不同的列。
构建随机森林模型时需要将每一个词汇作为一个变量或者维度，这样矩阵会变得异常稀疏，但我们先不讲究这些，在企业内做数据挖掘建模时，第一目标不是追求模型统计上的完美性，而是在测试集和训练集上的稳定性和准确性。...，这种空白符即不能用is.na、is.null、is.nan这些函数查出来，也不能使用常见的空白符（空格" "，制表符"\t"，换行符"\n"，回车符"\r"，垂直制表符"\v"，分页符"\f"）包括空白符...`randomForest`函数要求为数据框或者矩阵，需要原来的数据框调整为以每个词作为列名称（变量）的数据框。...可参考博客：给R变个形 图4 4.2 训练集- 随机森林模型 随机森林模型不需要id项，通过row.names把id这一列放在R默认序号列，如图4中的第一列。...先构造一个n（缺失词）*length(训练集变量个数)的空矩阵， 然后将确实存在放入这个矩阵中，temp[,3]函数； 把空矩阵的变量名，改成训练集的变量名，对的上模型，names函数； 将缺失值与原值进行合并
修改数据组织结构，创建一个数据矩阵，以id.var作为每行的编号，剩余列数据取值仅作为1列数值，并用原列名作为新数值的分类标记。...——判断x中是否包含y，返回x对应的逻辑值 排序 sort(x, decreasing = FALSE, na.last = NA, ...)...dimnames=null）——数组、矩阵初始化,dim是数组各维的长度dimnames是数组维的名字，默认为空，array(1:20, dim=c(4,5))。...>)[，1]——把数据框转化为矩阵后，再去提取列向量 na和NULL的区别 is.na()——判断na值存在，na是指该数值缺失但是存在。...is.null（）——判断数据是否为NULL。NULL是指不存在，可以通过 train$varNULL 的方法去掉属性变量var。
这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。...f = as.data.frame(a1) #对象类型转变为数据框 mode(f) #查看对象x的模式：空（NULL），数值（numeric），字符（character），逻辑（logical）...R11中；row.names=F 表示不把行名称读进去;sep="\t" 表示以tab（制表符\t）为分隔符 remove(list = ls()) #清除全部对象，即用ls()列出全部对象名，用一个...d1condition = paste(d1Flower, d1 #在d1数据后加一列，列的名称为condition ，内容为每行的”Flower_Quality” ?...（依旧在列上，位置保持不变的变量）；variable.name：为新列变量取名； value.name：对应值所在的变量名 ?
构建随机森林模型时需要将每一个词汇作为一个变量或者维度，这样矩阵会变得异常稀疏，但我们先不讲究这些，在企业内做数据挖掘建模时，第一目标不是追求模型统计上的完美性，而是在测试集和训练集上的稳定性和准确性。...三、特征提取——TFIDF指标 在统计TFIDF等指数之前，还要处理下数据，因为在分词的时候分出了空白符，这种空白符即不能用is.na、is.null、is.nan这些函数查出来，也不能使用常见的空白符...`randomForest`函数要求为数据框或者矩阵，需要原来的数据框调整为以每个词作为列名称（变量）的数据框。...n <- length(addterm) temp NA, n*length(testtfidf)) #这个在多变量数据集中表示为变量数量 temp 变量个数)的空矩阵， 然后将确实存在放入这个矩阵中，temp[,3]函数； 把空矩阵的变量名，改成训练集的变量名，对的上模型，names函数； 将缺失值与原值进行合并
数据框dataframe 一个合适表格就和问卷一样，是包含不同类型的数据的。但需要注意的是，数据框的每一列只 包含一种数据类型 ，也就是说每一列如果单独提取出来，都是一个向量。...使得R不会默认将字符串处理为因子。...level为Female，Male，因为按照默认顺序排列，字母表中F在M前 # 所以Female 会指代给F # 这样的好处是在定义向量时不必完整的输入向量具体名称 # 直接在设定因子时定义即可。...R lists 一个R的列表包括了各种类型的变量，并将他们放置在同一个列表当中，这些变量可以是矩阵、向量、数据集，甚至是其他的列表。...列表的提取也可以按照类似数据框的方式提取。、 需要注意的是，列表用一个中括号提取内容，会返回一个列表，列表中包含提取的内容，只有用两个中括号，才会返回该内容本来的格式。
（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作） 本章内容布局思路：思来想后，想到SQL查询的查询思路可以作为本章节的布局思路 1.了解表结构/数据结构 2.对表中的一些数据做出修改、替换、甚至生成新字段...初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。..., nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE,dimnames = NULL) #表示生成1行，1列的一个矩阵，其中仅仅包含一个元素“NA” #---示例---# > matrix...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...分组计算示例 5.1 aggregate语法 aggregate(x, by, FUN) #x为数据集 #by为分组变量列表 #FUN为计算函数 5.2 aggregate分组计算 > row_names
在 R 中我们使用 print() 函数返回参数中给定的字符串： $R > print("Hello World!") [1] "Hello World!"...我们使用 vector() 函数创建一个空向量，以下代码展示了如何声明一个向量： x <- vector() > character(5) [1] "" "" "" "" "" 列表 R 语言的列表作为容器...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...矩阵是数据元素以二维矩形排布的集合，矩阵有行和列。 现在我们创建一个 2x2 矩阵，使用 matrix 函数并以行和列作为参数。行数以 nrow 表示，列数以 ncol 表示。...语言里的 for 循环可以在任何列表或矢量中执行。
另外，空值类型作为一种特殊类型，需要单独处理，这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。 数据处理的过程中，经常需要将这些类型进行互相转换，下面介绍一些变量类型转换的常用方法。...，遇到非数字字符串类型报错 pd.to_numeric(s, errors='raise') # 错位格式为ignore，只对数字字符串转换, 其他类型一律忽视不转换, 包含时间类型 pd.to_numeric...中的出场率并不是很高，一般在不考虑优化效率时，会用其它类型替代。...但其实变量是有整数、字符串、布尔的，其中有的还存在空值。...对Series的转换也是一样的。下面的Seires中由于存在nan空值所以类型为object。
在R中进行赋值 > y = 1 ## 这种赋值操作可以，但是不推荐在R中使用 > z 变量“x”赋值为“1”（“的是局部变量） > m 列表中可以存储若干向量、矩阵、数据框，甚至其他列表的组合。 列表特点： 在模式上和向量类似，都是一维数据集合。 向量只能存储一种数据类型，列表中的对象可以是R中的任何数据结构，甚至列表本身。..." > nlist[4] NULL # 删除列表中第4个元素 > nlist$third NULL # 删除列表中名称为“third”的元素 > nlist $first [1] 1 2...数据框实际上是一个列表。列表中的元素是向量，这些向量构成数据框的列，每一列必须具有相同的长度，所以数据框是矩形结构，而且数据框的列必须命名。...best，介于以上两者之间的） 因子，在R中名义型变量和有序性变量称为因子，factor。
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