1、grep
1## a為乙個data frame,取含有rna-seq的行
2 index <- grep("
rna-seq
", a$assay_type)
3 b <- a[index,]
2、讀取檔案，選擇不讀哪一行
1##不讀取帶有！的行
2 data <- read.table("
file
",comment.char="
!", sep="
\t")
3、去掉資料框的某一列,新增行名, 列名
##刪除第一列
b<-b[,-1]
##新增行名，列名
rowname(b) <- b[,1]
colname(b)
<- b[1,]
4、sort
1##a為一data frame2#
#最小值
3 sort(a$num)[1] ; 等價min(a$num)4#
#四分位
5 sort(a$num, decreasing=t)[1] ; 等價max(a$num)6#
#five number, 最小值，下四分位，中位數，上四分位，最大值
7fivenum(a$num)8#
#<5000的行
9 b <- a[a$num < 5000,]
5、strsplit 切割
1##以2進行分割
2 b <- "
adfdfd2jdfkd
"3 strsplit(b, "2"
)4 adfdf, jdfkd
6、t檢驗
1 t.test(1,2) 檢視p value，若<0.05,則顯著
7、paste, rep
1##a, 連續貼上4次
2 paste("
a",1:5)
3結果：
4 a 1, a 2, a 3, a 45#
#a, 連續貼上4次,以「-」連線
6 paste("
a",1:5, sep='-')
7結果：
8 a-1, a-2, a-3, a-4910
##複製a 4次
11 rep("
a", 4)
12結果：
13 a,a,a,a
1##b 為乙個data frame, 每一行求平均數
3mean(x)4})
5 其中 1 代表行，2代表列
6上面可以簡寫為：
9、輸出
1 ## 比如輸出pdf
2 pdf("test.pdf", width=12, height=10)
3 ggplot(data, aes(x,y)) +geom_line()
4 dev.off
10、quantile（）
## 在r語言中取百分位比用quantile()函式> data
<
- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
>
quantile(data,0.5)
50%
5.5
> quantile(data,c(0.25,0.75))
25% 75%
3.25 7.75
## 可以畫閾值線，比如bsa畫圖時;有index 資料 data
p + geom_hline(yintercept =quantile(data, 0.95) ,color="blue",linetype=2,size-0.5)
11、which()
1## which 可以篩選資料庫中特有的行，比如有資料框data，篩選出delt大於0的行
2 zheng <
- data[which(data$delt
>0),]
12、melt（），dcast（）
1## melt（） 和 dcast（）為reshape2中的命令23
## melt()： 可以將長的資料框變為短的
4> head(new_data)
5pos xx_mean xy_mean yy_mean
619 36001 1.4052965 0.8884643 1.0787320
720 38001 0.8538059 1.0241777 1.1718369
821 40001 1.7150511 1.5263786 1.4663535
923 44001 0.0000000 1.8001673 0.9257189
1024 46001 0.2837331 1.5285861 1.5567648
1125 48001 0.6670272 2.0511266 0.0000000
1213
> head(melt(new_data,id.vars = "pos"))
14pos variable value
151 36001 xx_mean 1.4052965
162 38001 xx_mean 0.8538059
173 40001 xx_mean 1.7150511
184 44001 xx_mean 0.0000000
195 46001 xx_mean 0.2837331
206 48001 xx_mean 0.6670272
2122
以「pos」為不變的id列，其它變數合併在variable列中，其對應的值為value列
2324
## dcast()： 可以將短的資料框變為長的
25> head(test)
26pos variable value
271 36001 xx_mean 1.4052965
282 38001 xx_mean 0.8538059
293 40001 xx_mean 1.7150511
304 44001 xx_mean 0.0000000
315 46001 xx_mean 0.2837331
326 48001 xx_mean 0.6670272
3334
> head(dcast(test,pos~variable))
35pos xx_mean xy_mean yy_mean
361 36001 1.4052965 0.8884643 1.0787320
372 38001 0.8538059 1.0241777 1.1718369
383 40001 1.7150511 1.5263786 1.4663535
394 44001 0.0000000 1.8001673 0.9257189
405 46001 0.2837331 1.5285861 1.5567648
416 48001 0.6670272 2.0511266 0.0000000
4243 ～左邊的表示不變的列，右邊則展開
---end----
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