标签:max 简写 等价 function apply table 删除 积累 spl
1、grep
1 ## a为一个data frame,取含有RNA-Seq的行 2 index <- grep("RNA-Seq", a$Assay_Type) 3 b <- a[index,]
2、读取文件,选择不读哪一行
1 ##不读取带有!的行 2 data <- read.table("file",comment.char="!", sep="\t")
3、去掉数据框的某一列,添加行名, 列名
##删除第一列 b<-b[,-1] ##添加行名,列名 rowname(b) <- b[,1] colname(b) <- b[1,]
4、sort
1 ##a为一data frame 2 ##最小值 3 sort(a$num)[1] ; 等价min(a$num) 4 ##四分位 5 sort(a$num, decreasing=T)[1] ; 等价max(a$num) 6 ##five number, 最小值,下四分位,中位数,上四分位,最大值 7 fivenum(a$num) 8 ##<5000的行 9 b <- a[a$num < 5000,]
5、strsplit 切割
1 ##以2进行分割 2 b <- "adfdfd2jdfkd" 3 strsplit(b, "2") 4 adfdf, jdfkd
6、t检验
1 t.test(1,2) 查看p value,若<0.05,则显著
7、paste, rep
1 ##a, 连续粘贴4次 2 paste("a",1:5) 3 结果: 4 a 1, a 2, a 3, a 4 5 ##a, 连续粘贴4次,以“-”连接 6 paste("a",1:5, ) 7 结果: 8 a-1, a-2, a-3, a-4 9 10 ##复制a 4次 11 rep("a", 4) 12 结果: 13 a,a,a,a
8、apply 循环
1 ##b 为一个data frame, 每一行求平均数 2 apply(b, 1, function(x){ 3 mean(x) 4 }) 5 其中 1 代表行,2 代表列 6 上面可以简写为: 7 apply(b, 1, mean)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/zhanmaomao/p/12268918.html