学习小组Day6笔记--damon

已经第6天了,好快,今日学习tidyr包。内容及代码来自微信公众号生信星球

思维导图

cheatsheet

R包说明书

安装tidyr包

install.packages("tidyr")
如果下载很慢,在tools-Global options-Package-CRAN mirror选中国的

加载tidyr包

library(tidyr)

实例一

a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))

说明:

rep,重复,括号中填要重复的字符和重复次数。

试了下括号中的times也可以换成rep


rep

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=“”。

试了下没有分隔符也可以不填sep=“”?


sep=“”
  1. 1:3表示从1到三。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。

Tidy Data

每个变量(variable)占一列,每个case和observation占一行。

  • 1.Reshape Data
  • 1.1 gather
    建立数据框
    Damon<-data.frame(country=c('A','B','C'),"1999"=paste(c(0.7,37,212),"K"),"2000"=paste(c(2,80,213),"K"))

列名是数字,不论加双引号、单引号还是反引号都可以,但是不能不加引号,如果列名为字母,则可不加引号。

列名引号

注意这个显示表格的时候,会自动在数字列名前面加上个x(大写的),所以gather代码应该为:
gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases")
括号里顺序分别为:数据框名,需合并的列名(两个),合并后的key列名,value列名。
key,value可以省略,
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。

  • 1.2 spread
    与gather相反,合并case。
    spread(向量名,列名1,列名2)

  • 2.Handle Missing Values
    处理空值(我曾经的痛啊)

  • 2.1读取矩阵txt推荐:
    X<-read.csv('doudou.txt') 默认分隔符是“,”,导出时也不会默认加引号。

导入:X<-read.csv('doudou.csv')
导出:write.csv(X,'doudou.csv')
  • 2.2 删除空值
    drop_na():有空值的,整行/列删除掉
    drop_na(X,X2) X2列删掉
  • 2.3 fill(),根据上一行的数值填充上
    fill(X,X2)
  • 2.4 replace_na(),空值填进去特定的一个数值
    括号里填数据框名,要填的列名=要填的值
    replace_na(X,list(X2=2))
    ps:我以前在基因矩阵因为有空值,所以每个值加了0.1 囧rz,如下
rt=read.table("damon_0.1.txt",sep="\t",header=T)
rt=as.matrix(rt)
rt=rt+0.1
  • 3.Expand Tables

  • 3.1 complete(把空值的位置补全)
    complete(X,nesting(X1),fill = list(X2=5)) 空值等于5,跟前面一样。
    注:X1是指所有不用填充的列,可以很多,用逗号隔开

  • 3.2 expand(排列组合)
    expand(向量名,列1,列2,列3)

    生信星球截图

  • 4.split cells

  • 4.1 separate:按列分割
    separate(table3,rate ,into =c("cases","pop"))

  • 4.2 separate_rows:按行分割
    separate_rows(table3,rate)

tidyr_cheat sheet
  • 4.3 unite:分割完了再合并回去
    unite(table5,century,year,col="year",sep="")
tidyr_cheat sheet
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