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说明：

1.本笔记对《R语言实战》一书有选择性的进行记录，仅用于个人的查漏补缺

2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去

3.代码直接在Rsudio中运行学习

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R语言实战（第二版）

part 1 入门

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----------第1章 R语言介绍--------------------

help.start() #帮助文档首页

demo() #R语言demo演示

demo(package = .packages(all.available = TRUE))

demo(image) #演示图像

example("mean") #函数mean使用示例

library(ggplot2);library(pheatmap)

example("ggplot") #演示R包

example("pheatmap") #par(ask=F)

vignette() #文档

vignette("dplyr")

options() #显示或设置当前选项

options(digits = 2)

help("option") #/help(options)

q() -> y #退出保存.Rhistory和.RData

dir.create("./test") #创建新目录

getwd()

ls() #列出对象

rm(list = ls()) #清空对象

save.image("./test.RData") #保存工作空间

load("./test.RData") #读取工作空间

source("./test.R") #执行脚本

pdf("test.pdf")

png("test.png")

dev.off()

library() #显示库中的包

.libPaths() #库路径

search() #显示哪些包已加载

help(package="ggplot2")

update.packages()

#R CMD BATCH <options> test.R test.Rout #Linux终端批处理

#<R/path/R.exe> CMD BATCH --vanilla --slave "test.R" #window 批处理

help(mtcars) #示例数据帮助

lmfit <- lm(mpg~wt, mtcars)

summary(lmfit)

plot(lmfit)

cook <- cooks.distance(lmfit)

plot(cook)

predict(lmfit,newdata)

----------第2章 创建数据集------------

#行列：observation-variable, record-field, example-attribute

#数值型变量，字符型变量；类别型（因子）：有序，名义

#向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表

matrix(1:20,nrow = 4,ncol = 5,byrow = F,dimnames = list(c("A","B","C","D"),c("math","eng","chinese","music","art")))

array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(c("A","B"),c("a","b","c"),c("test1","test2","test3","test4"))) #2行3列4维

#数据框选择列

mtcars[1:2]

mtcars[c("mpg","cyl")]

mtcars$mpg

#环境中有同名对象时不适用

attach(mtcars)

plot(mpg,wt)

detach(mtcars)

#赋值仅在with函数中有效

with(mtcars,{

  stats <- summary(mpg)

  out <<- summary(mpg) #使用特殊赋值符<<-可在括号外使用，写入全局变量，慎用

})

stats

out

#字符型向量因子水平默认以字母顺序创建，可用levels参数指定顺序

factor(c("poor","improved","excellent"),order=T)

factor(c("poor","improved","excellent"),order=T,levels = c("poor","improved","excellent"))

#数值型向量可编码为因子

factor(c(1,2),levels = c(1,2),labels = c("male","female"))

#列表元素

list[[2]]

list[["ages"]]

list$ages

#从键盘输入数据

data <- data.frame(age=numeric(0),gender=numeric(0),weight=numeric(0)) #创建空的数据框

data <- edit(data) #手动输入

data

newdata <- fix(data) #直接修改数据, 原data数据也将改变

newdata

data

newdata2 <- edit(data) #编辑并另存为数据，原data数据不会变

newdata2

data

read.table(colClasses = c("character"),row.names = "geneID",stringsAsFactors = F)

#如读入以0开头的文本时保留0，如股票0010; 如若不以第一行为行名，指定某行; 默认转换字符变量为因子，设为F，可提升读取速度。

xlsx::read.xlsx("./test.xlsx",1) #1表工作表序号

#数据对象函数

length()

dim/str/class/mode

names()

cbind/rbind

head/tail

----------第3章 图形初阶--------------------

dev.new() #画图前新建一个图形窗口

plot(mtcars$mpg,mtcars$cyl)

dev.off() #关闭图形窗口，与pdf等连用

par(no.readonly = T,lty=2,pch=7) #设置图形参数

pch #点符号0-25

cex #符号大小

lty #线条类型1,2,3,4,5,6

lwd #线条宽度

col #默认的绘图颜色

col.axis  #坐标轴刻度文字颜色

col.lab #坐标轴名称颜色

col.main #标题颜色

col.sub #副标题颜色

fg #图形前景色

bg #图形背景色

cex.axis #坐标轴刻度文字缩放倍数

cex.lab #坐标轴名称缩放倍数

cex.main #标题缩放倍数

cex.sub #副标题缩放倍数

font #字体样式，1常规，2粗体，3斜体，4粗斜体，5符号字体

font.axis

font.lab

font.main

font.sub

ps #字体磅值

family #字体族，serif衬线，sans无衬线，mono等宽

pin #图形尺寸（宽高），英寸

mai #边界大小，下左上右，英寸

mar #边界大小，下左上右，英分

#表示颜色的方法：

col=1 #颜色下标

col="white" #名称

col="#FFFFFF" #十六进制

col=rgb(1,1,1) #RGB值（基于红绿蓝三色生成）

col=hsv(0,0,1) #HSV值（基于色相-饱和度-亮度生成）

colors() #查看所有颜色

library(RColorBrewer)

n <- 7

mycolors <- brewer.pal(n,"Set1") #Set1调色板中选取n种

barplot(rep(1,n),col = mycolors)

brewer.pal.info #调色板列表

display.brewer.all() #调色板展示

mycolors2 <- rainbow(n) #彩虹色

pie(rep(1,n),labels = mycolors2,col = mycolors2)

mygrays <- gray(0:n/n) #n阶灰度色

pie(rep(1,n),labels = mygrays,col = mygrays)

names(pdfFonts()) #系统中可用字体

abline(v=seq(1,10,2),lty=2,col="blue") #添加参考线

legend() #添加图例

text() #绘图区内部添加文本，通常用于标示图形中的点

mtext() #图形边界之一添加文本

plotmath() #添加数学符号

demo(plotmath)

#图形组合排布

par(mfrow=c(2,2)) #按行

par(mcol=c(1,3)) #按列

layout()

------------------第4章 基本数据管理------------

data <- data.frame(x1=c(2,2,6,4),x2=c(3,4,2,8))

transform(data,sumx=x1+x2,meanx=(x1+x2)/2)

x%%y #求余

4%%3

x%/%y #取整

5%/%2

is.na() #NA

is.infinite() #Inf,-Inf

is.nan() #NaN

#多数数值函数中含有na.rm=T参数

sum(x,na.rm = T)

na.omit()

Sys.Date()

date()

as.Date("2019-3-5")

as.Date("02/17/2019","%m/%d/%Y")

difftime(Sys.Date(),"2019-3-1",units = "days")

is.numeric()/is.character()/is.vector()/is.matrix()/is.data.frame()/is.factor()/is.logical() #判断，与if-then联合使用

as.numeric()/as.character()/as.vector()/as.matrix()/as.data.frame()/as.factor()/as.logical() #转换

#排序函数

#order 返回排序后的索引

mtcars[order(mtcars$mpg,-mtcars$cyl),]

#sort 直接排序，返回排序后结果

sort(mtcars$mpg,decreasing = T)

#rank 返回排名（相同排名会出现小数）

rank(mtcars$mpg)

#合并函数

merge(df1,df2,by=c("ID","Country"))

cbind(df1,df2,df3) #必须相同行数，以同顺序排序

rbind(df1,df2)

dplyr::left_join(df1,df2,by="ID") #right_join/full_join

mtcars[,c(2:4)] #选列

mtcars[,c(-2,-5)] #剔除列

mtcars$hp <- mtcars$wt <- NULL #剔除两列，NULL未定义（不同于NA）

mtcars[!(names(mtcars) %in% c("hp","wt"))] #是否包含所选列名

mtcars[1:3,] #选行

mtcars[mtcars$mpg>20 & mtcars$vs=="0",]

#取子集

subset(mtcars,mpg>20 | hp<90,select = mpg:hp) #选行又选列

#随机抽样

mtcars[sample(1:nrow(mtcars),3,replace=F),]

--------------第5章：高级数据管理--------------

#1.数学函数

abs(-1)

sqrt(25)

ceiling(3.2) #不小于某值的最小整数

floor(3.2) #不大于某值的最大整数

trunc(3.2) #截取整数

round(3.456,digits = 2) #保留2位小数（四舍五入）

signif(3.456,digits=2) #保留2位有效数字（四舍五入）

cos(x)/sin(x)/tan(x)

acos(x)/asin(x)/atan(x)

log(4,base = 2)

log(10) #取自然对数，而非ln(4)

log10(10) #常用对数

exp(2) #指数，即e^2

#总结R语言中取整运算主要包括以下五种：floor()向下取整,ceiling()向上取整,round()四舍五入取整,turnc()向0取整,signif()保留给定位数的精度

#以上函数可直接用在数值向量、矩阵或数据框中

#2.统计函数

x <- c(1,1.2,4,3,6,9,3,23,0.001,10)

mean(x)

mean(x,trim = 0.05,na.rm = T) #去掉最大和最小的5%数据以及缺失值后的均值

median(x)

sd(x) #标准差

var(x)

mad(x) #绝对中位差：统计离差，是一种鲁棒统计量，MAD=median(∣Xi-median(X)∣)

quantile(x) #求分位数

quantile(x,1/4) #25%分位数

quantile(x,0.9) #90%分位数

range(x) #值范围

sum(x)

diff(x) #滞后差分,默认滞后1位，即后一位数减前一位数

diff(x,lag = 2)

min(x)

max(x)

scale(x) #按列进行中心化或标准化

scale(x,center = T,scale = T) #默认。center中心化，center和scale标准化

scale(dataframe) #同样对矩阵或数据框的列进行均值为0，标准差位1的标准化，相当于Z score

scale(dataframe)*sd+m #进行任意均值m和标准差sd的归一化

transform(dataframe,var=scale(var)) #仅对矩阵/数据框的指定列进行归一化

#3.概率函数

#d=密度函数density

#p=分布函数

#q=分位数函数quantile

#r=随机数生成函数random

#eg：正态分布norm

dnorm(x)

pnorm(1.96) #曲线下方面积

qnorm(0.9,mean = 100,sd=200) #0.9分位点值

rnorm(50,mean = 50,sd=10) #生成50个正态随机数

a <- pretty(c(-5,5),30) #pretty(x, n)创建美观的分割点,将一个连续型变量x分割为n个区间,绘图中常用。

b <- dnorm(a)

plot(a,b,type = "l")

#其他概率分布：

beta/binom/chisq/exp/f/gamma/geom/hyper/logis/multinom/nbinom/pois/signrank/t/unif/weibull/wilcox.......

runif(5) #生成(0,1]上服从均匀分布的伪随机数

runif(5) #随机数每次都不同

set.seed(123) #设定种子，使下次结果重现。数字可随意设定，复现时指定相同即可。

runif(5)

set.seed(123)

runif(5) #复现结果，需与set.seed连用

#4.字符处理函数

x <- "adb234FGdef"

nchar(x) #字符长度，length(x)是元素的个数

length(x)

substr(x,2,4) #提取子串

grep("FG",x) #返回匹配下标

sub("FG","yx",x)

sub("\\s",".","hello world") #R语言转义\\

sub("\\.","_","hello.world") #"."需要中括起来或加转义\\，不然默认为一个字符

grepl()

gsub()

strsplit(x,"")

unlist(strsplit(x,"234"))[2]

sapply(strsplit(x,"234"), "[",2) # "["表提取某个对象一部分,即提取第2个元素

paste(x,1:3,sep = "_")

paste0(x,1:3)

toupper(x) #大写转换

tolower(x) #小写转换

#其他函数

seq(1,10,2)

rep(1:7,3)

cut(c(1:20),breaks=4) #将连续变量切割n个区间(水平因子)

table(cut(c(1:20),breaks=4,labels = c("a","b","c","d")))

pretty(c(1:20),4) #创建美观分割点（n个），常用绘图

apply(mtcars, 2, sum)

mydata <- matrix(rnorm(30),nrow = 6)

apply(mydata, 1, mean)

apply(mydata, 2, mean, trim=0.2) #可直接加函数参数

fix(mydata) #加个NA试试

apply(mydata, 2, mean, na.rm=T)

lapply() #返回列表

sapply() #返回向量

#按条件创建新变量

mtcars$new[mtcars$mpg >20 & mtcars$vs=="0"] <- "yes"

mtcars$new[mtcars$mpg <=20 & mtcars$vs=="1"] <- "no"

head(mtcars)

#控制流

#基本概念：语句{statement}，条件cond（T or F），表达式expr，序列seq

#1.循环

for(i in 1:10) print("hello")

i=10;while (i>0) {print("hello");i=i-1} #确保while中条件可变

#2.条件

#if-else结构

grade <- "10"

if(!is.factor(grade)) grade <- as.factor(grade) else print("grade already is factor")

#ifelse结构（紧凑）

ifelse(as.numeric(grade)>9,"passed","failed")

#switch结构 (选择)

for (i in c("sad","happy"))

  print(

    switch(i,

      happy="yes",

      sad="no",

      angry="nono"

    )

  )

#3.自编函数

#描述统计量计算函数

mystats <- function(x,parametric=T,print=F){

  if(parametric){

    center <- mean(x);spread <- sd(x)  #参数统计量

  }else{

    center <- median(x);spread <- mad(x) #非参统计量

  }

  if(print & parametric){

    cat("mean=",center,"\n","sd=",spread,"\n")

  }else if(print & !parametric){

    cat("median=",center,"\n","mad=",spread,"\n")

  }

  result <- list(center=center,spread=spread)

  return(result)

}

##验证以上函数

set.seed(123)

x <- rnorm(100)

mystats(x)

mystats(x,parametric = F)

mystats(x,parametric = F,print = T)

mystats(x,parametric = T,print = T)

#switch自编函数

mydate <- function(type="long"){

  switch(type,

         long=format(Sys.time(),"%A %B %d %Y"),

         short=format(Sys.time(), "%m-%d-%y"),

         cat(type, "is note a recognized type\n")

         #cat捕获用户输入错误，也可用warning(提示错误)，message(诊断信息)，stop(停止执行)等函数

         )

}

##验证以上函数

mydate()

mydate("long") #默认

mydate("short")

mydate("x")

#整合（aggregate）和重塑（reshape）

t(mtcars)

head(mtcars)

aggregate(mtcars, by=list(mtcars$cyl,mtcars$gear), FUN = mean, na.rm=T)

library(reshape2)

md <- melt(mtcars,id=c("mpg","cyl")) #融合，宽数据变长数据

#提取id列，其他列全部融合

md2 <- dcast(md,mpg+cyl~variable) #重塑，长数据变宽数据

head(md2)

dcast(md,mpg+variable~cyl)

dcast(md,cyl+variable~mpg)

#使用mpg对cyl和variable分组

#公式的左边每个变量都会作为结果中的一列，而右边的变量被当成因子类型，每个水平都会在结果中产生一列。

dcast(md,mpg~variable,mean)

dcast(md,cyl~variable,mean)

dcast(md,mpg~cyl,mean)

#dcast-输出时返回一个数据框。acast-输出时返回一个向量/矩阵/数组