R包小抄的介绍:
R包都有自己的说明书(cheatsheet),俗称小抄。在对包有了一定的了解后,小抄是一个很好的学习操作指南,但是对于新手来说,很有可能完全看不懂。今天的教程有一部分参照了小抄,并作出了通俗的解释。相信跟着教程走下去,就可以学个七七八八,跟着练练,然后自己研究一下小抄,一个R包就学个差不多啦。
准备工作part1:学会获取一个R包的小抄
方法1:去百度/谷歌XX小抄
方法2:找Rstudio的cheatsheet网站(网速好慢的)
https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/
方法3:到生信星球公众号回复相应的包名来获取
准备工作part2:初步了解tidyr
它的功能主要有:
(1)数据框的变形
(2)处理数据框中的空值
(3)根据一个表格衍生出其他表格
(4)实现行或列的分割和合并
这个包是把你要用的数据处理成标准而统一的数据框(Tidy Data,),才能进行进一步的数据处理和作图。
准备工作part3--学习极简安装R包:
1.下载和安装tydir:install.packages("tidyr")
2.在控制台输入:library(tidyr)加载
准备工作part4:数据框的小常识
1.新建数据框(这里直接把新建的数据框赋值给了a)
a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
新建一个数据框并赋值给bioplanet这个变量(赋值符号<-还记得嘛)括号里是“列名”=列值,这里列名要加双引号。这里涉及的几个给列填充数值的函数有
rep,重复,括号中填要重复的字符和重复次数。
paste,连接两个字符串,括号要填两个代连接字符并指定分隔符(sep),没有分隔符就填sep=“”。
1:3表示从1到3。如需一列中需要填入三个无规律的数字,可以用向量c(1,3,4),同样如果填的是字符串也需要加双引号,例如c("doudou","huahua","xiaoyu")。
2.了解概念:key-value--“键值对” ,表示一种对应关系。“键”和“值”都是列名,如SampleName和Expression的对应。
3.函数后面一般都要加括号,括号里第一个参数是都数据框名
4.字符串要加双引号(行名和列名也是字符串,但是可以不用加),其他单元格(姑且这么叫了)里出现的字符串要加。
准备工作part5:认识Tidy Data
这是一种组织表格数据的方式,提供了一种能够跨包使用的“统一”的数据格式。
什么叫“统一”:每个变量(variable)占一列,每个情况(case,姑且这么翻译)和观测值(observation)占一行。
tidyr包的应用
1.Reshape Data
gather:我就是刚才的魔法棒
spread:我能让tidy data一夜回到解放前。
输入数据(举例):a<-data.frame(country=c("A","B","C"),1999
=paste(c(0.7,37,212),"K"),2000
=paste(c(2,80,213),"K"))
gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases") gather括号里的分别是:数据框名,需合并的列名(两个),合并后的key列名,value列名。
gather(a,"year","cases",X1999,X2000) #推荐的偷懒做法
gather(a,year,cases,-country) #-country的意思就是合并除country外剩下的列。
结果示例:
2.Handle Missing Values
三种处理方式:
(1).删除整行
(2).根据上下文(瞎)蒙一个
(3).同一列的空值填上同一个数。
X<-read.csv('doudou.txt')读取数据
drop_na():有空值的,整行删除掉
括号里填数据框名,依据的列名(有空值那一列的列名)
如drop_na(X,X2)
fill(),根据上一行的数值填充上(好应付的感觉)
如fill(X,X2)
replace_na(),空值填进去特定的一个数值(还是在应付)
括号里填数据框名,要填的列名=要填的值
replace_na(X,list(X2=2))
3. Expand Tables
complete(把空值的位置补全)
expand
数据pin2<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
结果示例:
4.split cells(选修)
separate
:按列分割
separate_rows
:按行分割
unite
:分割完了再合并回去
思维导图: