r语言中c()函数 R语言中c

R语言中的函数c中的c代表什么意思

c本身在这里应该是“combine”的首字母，用于合并一系列数字从而形成向量/数列。

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R语言数据结构-向量

R语言数据结构主要有以下四种：

向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。

以下主要讲向量：

向量就是一串数据，串联在一起，组成一个整体，向量由元素组成。

很长的向量要么从数据框提取一列，或是有规律地生成，如连续的数据：

paste0函数连接两个向量，逗号 , 前后各有一个向量，如字符型和数值型向量。

paste0和paste的区别是：

paste0函数 把两个向量的元素一一对应进行 无缝 连接，而 paste函数 把两个向量的元素一一对应进行 空格 连接。paste函数有默认值为空格，在空格处把空格去掉sep=""引号里把默认的空格去掉，即什么没有，就变成无缝连接，也可以用其它的符号连接sep="/"，sep="_"等。

数值型、字符型、逻辑型：只要有字符型在，用c()生成向量为字符型。只有逻辑型和数值型，用c()生成向量为数值型。

c()函数生成向量时，要求为生成同一种数据类型

注意的地方：

变量名 ：c()为生成向量函数，一般除字母c外，取单个字母或是单词及缩写，组成变量名的字母之间不要有空格，不能以数字为变量名或是以数字开头，变量名不能是中文名，特殊符号等。

- 与c()函数之间没有空格。

- 的快捷键输入：

mac电脑： option 和 - ；

windows电脑： Alt 和 -

= 在任何情况下可替代 - ，但是 = 除了赋值，还有其它用法，比如函数里参数用法。 - 不能在任意情况下代替 = 。

强大的计算是体现在批量计算上，先把一些数据组成一个整体，

还是以向量x为单位进行

其中五个重要函数，一定要掌握。

能用函数代替的东西，坚决不用手和眼睛去数，比如length()统计向量元素个数。

结论：unique(x)与x[!duplicated(x)]函数相同

用identical()可以判断两个函数是否相同（数据结构与数据类型是否完全相同）

重点和难点：

x==y ：x和对应位置的y相等吗？（x和y里的元素，按顺序一一对应比较，讲究位置对应，两者里第一个元素相同就返TRUE，比较完两个向量的第一位置上的元素，接着比较两个向量第二个位置元素...到两个向量最后）。

x和y不一样长：理解“循环补齐”

结论： 如果x与y的向量元素长度不相等，以长度向量说了算，不是由在==前的向量决定。

x%in%y ：x的每个元素在y中存在吗？（x的元素挨个到y里和所有元素比较，在y里有的相同的返回TRUE，不讲究位置，有就是TRUE，没有为FALSE）。比如y向量加了一个元素2，返回还是9个逻辑值，返回的逻辑值是与x一一对应，和y没有关系。

加减乘除，两个向量直接可以进行，等位运算。前提是两个向量必须等长，即元素个数一样。

用paste0或是paste连接两个向量，两个向量的长度（元素个数）不一致，循环补齐。

intersect(x,y)，union(x,y)，setdiff(x,y)，setdiff(y,x)，x与y顺序颠倒（setdiff()与%in%有点儿相似）。

[] ：取子集符号，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃.

例：在13个数中，取出大于7的数，首先把13个数值组成一个向量x，x7返回是逻辑值。

取值子集的对象放在中括号的外面，取子集的逻辑值向量放在中括号里面。

单独运行中括号里的向量，中括号里各种条件的返回结果有共同的规律，是一个与x等长的逻辑值向量。

下标：代表在哪个位置上。

符号 ： []

按照逻辑值： 中括号里是与x等长的逻辑值向量

按照位置： 中括号里是由x的下标组成的向量（支持反选）

思考：从13个彩色（绿，蓝，黄）球中，选出属于蓝色和绿色的：

使用x %in% y还是x ==y，用x %in% y，不是等位循环补齐运算，%in%比较灵活，可以在很多场景中使用，如3选2，50选2，50选20等。

13个球的颜色赋值给向量x，蓝色和绿色赋值给y。

x %in% y

x[x %in% y]

修改向量的元素，修改x里的第四个元素

注意：R于语言里所有的修改，都要赋值，没有赋值就是没有发生过

把随机函数生成的数永远为一组数据：用随机函数生成向量，后运行set.seed(10086)

x[match(y,x)] 和 x[order(x)]

排序，如何调整元素顺序

结论：sort(x)等于x[order(x)]，背诵下来

两个向量没有做关联的操作，可以用order函数排序对应信息

向量匹配排序-match，match函数是连线用的

x[match(y,x)] 的以后用法：以y作为模版，给x调顺序。

match：谁在中括号外面，谁就在后面， x[match(y,x)] ，以y作为模板，用x作为原料去取子集，按照一个顺序取子集，取出来的子集和y一样。

需要背诵的两个用法： x[match(y,x)] 和 x[order(x)]

练习题：在以下x和y表格里如何将y的列名一对一替换为ID

切换Rproj的时候出现弹窗：是否将工作空间保存到 .Rdata ？

答案是：不保存，之前单独保存好脚本和图片，这里出现的提示是否临时保存，不需要保存。

.Rdata ？是什么：

以 . 开头的文件，通常用作配置，系统默认隐藏这类文件

.Rdata 是保存工作空间的默认文件

.History 是保存历史命令的默认文件

如果打开Rstudio特别慢，可能是因为 .Rdata 保存了很大的变量，可以找到 .Rdata 文件将其删除。

在Rproj右下角打开脚本时，编辑器脚本的中文注释出现乱码，解决如下：

以上内容是听 生信技能树 小洁老师的 R语言线上课 ，根据自己的理解记录下来，小洁老师授课非常细心，对不同水平的同学都照顾到，并且补充很多技巧以及注意事项。

之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。

R语言常用函数

1. 判断存在：一个元素是不是在向量中用 a%in%b

a="TT"

b=c("AA","AT","TT")

a %in% b

[1] TRUE

2. 判断某一元素这向量中的索引（第几个位置）： index.TT=which(b==”TT”)

index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号，which是判断函数，b是想知道的元素所在的向量

index.TT

[1] 3

3. 相当于 python 中的字典， names 函数

b

[1] "AA" "AT" "TT"

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype

names(b)

[1] "geno1" "geno2" "geno3"

names(b)[1]

[1] "geno1"

names(b)[1]="test"

names(b)

[1] "test""geno2" "geno3"

names(b)=NULL

b

[1] "AA" "AT"

b["geno2"]

"AT"

pop_name=c(“CEU”,"YRI")

names(pop_name)=c(1,2)

names(pop_name[1])=1

4. 去除某一元素： b[-index.nu]

#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引，可以先判断索引，再删除。

b=c("AA","AT","TT")

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")

index.TT=which(b=="TT")

b=b[-index.TT]

b

geno1 geno2

"AA""AT"

5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数： unique() ， table()

b=c("TT","AT","AT","TT","AA")

unique(b)#即相当于去除所有的重复，只保留一个

[1] "TT" "AT" "AA"

table(b)#以元素为name,统计各元素的个数

b

AA AT TT

122

6. 字符串的分割： strsplit()

test="AA"

strsplit(test)

错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值

strsplit(test,split='')

[[1]]

[1] "A" "A"

test=strsplit(test,split='')[[1]]

test

[1] "A" "A"

7. 文本文档的写入： write.table()

write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入，row.names=F去掉行的名字写入，否则会把名字写进去

##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix，见8，然后通过rbind或者cbind叠加上去。

方法一：

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=c(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是

AA

TT

CC

….

##而且还有行和列的名字，因为没有设置参数。因为对于c向量来说，写的话默认是竖着写的，每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind

方法二：

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是

AA TT CC

AA TT CC

AA TT CC

##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的，但是要用到append参数。

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)

}

8. 建立一个空的 matrix ：

res.matrix - matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。

9. 如何将 R 运行结果输出到文件

x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")

z=t(x)

ks.test(y,z)

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:y and z

D = 0.207, p-value 2.2e-16

alternative hypothesis: two-sided

如上面运行结果，我想将p-value 2.2e-16自动保存到一个文件中，如何用R程序实现，谢谢！

sink("output.txt")

print(ks.test(y,z)$p.value)

sink()

10 降序排列：

a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)

a=sort(a,decreasing=T)

a

[1]5.04.01.21.00.1 -0.1

11. 取前1％的数

a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)

a=sort(a,decreasing=T)#先降序

sig=a[round(length(a)*0.01)]

sig

[1] 990

12.在shell中直接执行R脚本

R CMD BATCH --argstest.R

13. R中高级作图的方法

14:设置字体类型：

par(family='Times New Roman')

15:控制图形四周的空白大小

par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))

其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离

16控制作图区域的大小layout

layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))

分成竖着三份， 其中三份比列依次为（高度依次为2：2：1）

17保留两位小数

round(0.123,digits=2)

18 在原有图的基础上画图：

par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)

19 只显示y轴

plot(1:10,1:10,axes=F)

axis(2,at.....)

20 调节刻度方向 las

plot(1:10,1:10,las=1)

21 屏幕分割

layout(matrix(1:16,4,4))＃＃＃竖着plot

par(mfrow=c(4,4))##横着plot

22.逻辑表示或者

xor为异或，两值不等为真，两值相等为假。例：xor(0, 1)

23. 从向量中随机取几个数sample

sample(rep(1:1000),10)

23 字符串转换成小数浮点型

as.numeric("0.123")

24. 读取不规范的文本

f=readLines(afile,n=1)＃n表示读几行

f=strsplit(f,'\t')##分割

f[1][[1]]##第一行

f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串

25. write 写入文件

write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入

26. 不需要循环，这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply（）

apply（data,col2 or row1, max0）

27.保留2位小数

a=2.300

a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))

28。调出假设检验的p value

t.test(data1,data2)$p.value