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R语言--09字符串、数据框、条件与循环、隐式循环、表达矩阵画箱线图

作者：我家自动化 | 2024-03-27 09:38:35

踩

一、字符串的综合应用

1.str_length()----字符串长度

（1）str_length()与length() 的区别：

2.str_split()----字符串拆分

3.str_sub()----按位置提取字符

4.str_detect()----字符检测

5. str_replace() 和str_replace_all()----字符替换

6. str_remove()和str_remove_all()----指定字符的删除

（2）全连接----full_join()

（3）左连接----left_join()

（4）右连接----right_join()

1.矩阵/数据框的隐式循环----apply

（1）语法结构：

编辑 2.向量/列表的隐式循环----lapply

（1）语法结构

五、表达矩阵画箱线图（浅）

一、字符串的综合应用

①str_length()----字符串长度

②str_split()----字符串拆分

③str_sub()----按位置提取字符

④str_detect()----字符检测

⑤str_replace()----指定字符替换第一个

⑥str_replace_all()----指定字符全部替换

⑦str_remove()----指定字符的删除（第一个）

⑧str_remove_all()----指定字符的删除（全部）

1.str_length()----字符串长度

在使用这个函数时，需要检查一下这个R包是否存在


library(stringr)
x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x
#因为x是字符串
### 1.检测字符串长度
str_length(x)
length(x)

输出结果如下：


> str_length(x)
[1] 42
# 42包括了字符、空格、标点符号，但不包括引号
> length(x)
[1] 1
>

（1）str_length()与length() 的区别：

①length()函数用于获取向量、列表、因子等对象中的元素数量。在这个例子中，length(x) 为 1

②str_length()包括了字符、空格、标点符号，但不包括引号

(在这个时候，我有些好奇，如果把这个字符串分成两半，那它还会是42吗？于是我就尝试运行了一下)


y <- c("The birch canoe slid","on the smooth planks.")
y
str_length(y)
length(y)

运行结果如下：


> str_length(y)
[1] 20 21
> length(y)
[1] 2
>

（2）字符型向量概念


> y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")
> y
[1] "jimmy 150"  "nicker 140" "tony 152"  
>

y----字符型向量，由3个字符串组成的向量

“Jimmy 150”----字符串，一个引号内的所有东西

引号内的单个字母/数字/符号----字符

2.str_split()----字符串拆分


y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")
str_split(y," ")
#输出是列表形式
str_split(y," ",simplify = T)
#矩阵不可以一列一列的修改数据类型，数据框可以修改
x2=str_split(x," ")[[1]];x2
#运行结果为列表形式，用[[]]提取列表中元素

simplify=T----可以使输出是一个向量。

输出结果如下：


> y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")
> str_split(y," ")
[[1]]
[1] "jimmy" "150"  
 
[[2]]
[1] "nicker" "140"   
 
[[3]]
[1] "tony" "152" 
 
> str_split(y," ",simplify = T)
     [,1]     [,2] 
[1,] "jimmy"  "150"
[2,] "nicker" "140"
[3,] "tony"   "152"
> x2=str_split(x," ")[[1]];x2
[1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"     "smooth" 
[8] "planks."
>

3.str_sub()----按位置提取字符


#3.按位置提取字符串
x <- c("The birch canoe slid","on the smooth planks.")
str_sub(x,5,9)

【提取字符串x中第5-9个字符】

输出结果如下：


> x <- c("The birch canoe slid","on the smooth planks.")
> str_sub(x,5,9)
[1] "birch" "he sm"

4.str_detect()----字符检测


### 4.字符检测
x1 <- c("The birch canoe slid on the smooth planks.")
x2 = str_split(x1," ")[[1]]
x2
str_detect(x2,"h")  #含有h的就返回true
str_starts(x2,"T")  #检测是否以t开头的
str_ends(x2,"e") #是否以e结尾

输出结果如下：


> x2
[1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"     "smooth" 
[8] "planks."
> str_detect(x2,"h")  #含有h的就返回true
[1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
> str_starts(x2,"T")  #检测是否以t开头的
[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> str_ends(x2,"e") #是否以e结尾
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

str_detect(x2,"h") ：

5. str_replace() 和str_replace_all()----字符替换


### 5.字符串替换
x2
str_replace(x2,"o","A")  #把字符串里的o换成A，如果有两个o，只替换第一个o
str_replace_all(x2,"o","A") # 把全部的o换成A
str_replace(x2,"o|e","A") #把字符串里的o或e换成A

输出结果如下：


> x2
[1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"     "smooth" 
[8] "planks."
> str_replace(x2,"o","A")  #把字符串里的o换成A，如果有两个o，只替换第一个o
[1] "The"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "the"     "smAoth" 
[8] "planks."
> str_replace_all(x2,"o","A") # 把全部的o换成A
[1] "The"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "the"     "smAAth" 
[8] "planks."
> str_replace(x2,"o|e","A") #把字符串里的o或e换成A
[1] "ThA"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "thA"     "smAoth" 
[8] "planks.

6. str_remove()和str_remove_all()----指定字符的删除


# 6.字符删除
x
str_remove(x," ") #删掉第一个空格
str_remove_all(x," ") #删掉全部空格

输出结果如下：


x
[1] "The birch canoe slid"  "on the smooth planks."
> str_remove(x," ") #删掉第一个空格
[1] "Thebirch canoe slid"  "onthe smooth planks."
> str_remove_all(x," ") #删掉全部空格
[1] "Thebirchcanoeslid"  "onthesmoothplanks."
>

二、数据框的综合应用

1.排序:arrange()

arrange()函数是dplyr包中的一个功能，用于对数据框中的观测行进行排序。首先，确保你已经安装并加载了dplyr包：

【从内置数据iris中获取一个数据框作为演示：】


library(dplyr)
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
rownames(test) =NULL # 去掉行名，NULL是“什么都没有”
test
arrange(test, Sepal.Length) #从小到大（根据这一列给整个数据框的排序）
arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小

【默认排序为从小到大，反过来从大到小则可以用desc（）】

输出结果如下：

【仅对Sepal.Length这一列排序】


> arrange(test, Sepal.Length) #从小到大（根据这一列给整个数据框的排序）
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1          4.6         3.1          1.5         0.2
2          4.7         3.2          1.3         0.2
3          4.9         3.0          1.4         0.2
4          5.0         3.6          1.4         0.2
5          5.1         3.5          1.4         0.2
6          5.4         3.9          1.7         0.4
> arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1          5.4         3.9          1.7         0.4
2          5.1         3.5          1.4         0.2
3          5.0         3.6          1.4         0.2
4          4.9         3.0          1.4         0.2
5          4.7         3.2          1.3         0.2
6          4.6         3.1          1.5         0.2
>

2.去重复：distinct()

keep_all = T: 这是distinct()函数的一个参数，用于控制是否保留原始行的所有列。当设置为TRUE时，将保留所有列；当设置为FALSE时，只保留用于判断唯一性的列（在本例中就是Species列）。

【注意：keep_all前面需要有个点哦！】


# distinct，数据框按照某一列去重复
distinct(test,Species,.keep_all = T)

未操作之前：


test
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
3          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
4          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
5          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
6          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica

操作之后：


> distinct(test,Species,.keep_all = T)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
2          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
3          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
>

3.数据框新增列：mutate()

添加一个名为new的新列，该列的值为每行中Sepal.Length列和Sepal.Width列相乘的结果。


# mutate，数据框新增一列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)

输出结果如下：


> mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species   new
1          5.1         3.5          1.4         0.2     setosa 17.85
2          4.9         3.0          1.4         0.2     setosa 14.70
3          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor 22.40
4          6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor 20.48
5          6.3         3.3          6.0         2.5  virginica 20.79
6          5.8         2.7          5.1         1.9  virginica 15.66

4.两个数据框的连接

（1）交集----inner_join


# 创建两个数据框
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 4),
                  Name = c("John", "Mary", "Tom", "Sarah"))
df2 <- data.frame(ID = c(2, 4, 5),
                  Age = c(25, 30, 35))
# 使用inner_join合并数据框
inner_join(df1, df2, by = "ID")

- by: 指定连接条件的列名。如果连接条件的列名在两个数据框中不同，则需要使用by.x和by.y参数分别指定两个数据框中的列名。

输出结果如下：


> inner_join(df1, df2, by="ID")
  ID  Name Age
1  2  Mary  25
2  4 Sarah  30

（2）全连接----full_join()

full_join()函数用于将两个数据框按照指定的列进行全外连接。full_join()函数的用法如下：full_join(x, y, by = "common_column")

x：第一个数据框。
y：第二个数据框。
by：连接的列名，可以是单个列名或者多个列名的向量。


# 创建两个数据框
df4 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3), Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"))
df5 <- data.frame(ID = c(2, 3, 4), Age = c(25, 30, 35))
 
# 使用full_join进行全外连接
result <- full_join(df4, df5, by = "ID")
result

输出结果如下：


> result
  ID    Name Age
1  1   Alice  NA
2  2     Bob  25
3  3 Charlie  30
4  4    <NA>  35

可以看到，full_join函数将两个数据框按照ID列进行全外连接，将两个数据框中的所有行都保留下来，如果某个数据框中没有对应的匹配项，则用NA填充。

（3）左连接----left_join()

left_join()函数用于将两个数据框按照指定的列进行连接，并保留左侧数据框的所有行。

left_join(x, y, by = NULL, ...)

参数x和y分别是需要连接的两个数据框。

参数by表示用于连接的列名或列名的向量。


df6 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3),
                  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"))
 
df7<- data.frame(ID = c(1, 3, 4),
                  Age = c(25, 30, 35))
 
# 使用left_join函数连接数据框
df8 <- left_join(df6, df7, by = "ID")
 
print(df8)

输出结果如下：


> print(df8)
  ID    Name Age
1  1   Alice  25
2  2     Bob  NA
3  3 Charlie  30

可以看到，连接后的数据框df8保留了df6中的所有行，并根据ID列进行了连接。连接时，如果在df7中找不到匹配的行，则对应的列值为NA。

（4）右连接----right_join()

right_join()函数用于按照右侧数据框的键连接两个数据框。

right_join(x, y, by = NULL, copy = FALSE, ...)

语法结构与左连接差不多，这里就不重复介绍了。

三、条件与循环

1.初步认识条件语句if（）

条件语句：条件语句用于根据特定的条件来执行不同的操作。常用的条件语句包括if语句、else语句和else if语句。以下是这些条件语句的示例：

if语句：if语句用于在满足条件时执行一些操作。如果条件为真（TRUE），则执行特定的代码块。

【if(){ } 如果代码只有一行，可以不用大括号】

【只有if没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做】


i = -1
if (i<0) print('up')
if (i>0) print('up')

输出结果如下：


> i = -1
> if (i<0) print('up')
[1] "up"
> if (i>0) print('up')

有else时：


i =1
if (i>0){
  print('+')
} else {
  print("-")
}

输出结果如下：

[1] "+"

2.ifelse()函数

(1)基本结构：

ifelse(test, yes, no)

text：逻辑值或者逻辑值向量,用于判断条件的部分。

yes:一个与test长度相同的向量或标量，如果对应位置的test为TRUE，则返回yes向量中对应位置的值。

no：一个与test长度相同的向量或标量，如果对应位置的test为FALSE，则返回no向量中对应位置的值。

注意：if-else语句只支持单个逻辑值，ifelse函数支持多个逻辑值组成的向量。

如：


x = rnorm(3)
x
ifelse(x>0,"+","-")

输出结果如下：


> x = rnorm(3)
> x
[1]  1.6457794 -0.7716354  0.9996297
> ifelse(x>0,"+","-")
[1] "+" "-" "+"

3.case_when()函数

case_when() 是dplyr 包中的一个非常有用的函数，它允许你根据一系列条件对数据进行分类或转换。这个函数基本上是一个向量化版本的 switch 或 if-else 语句，对于处理多个条件特别有用。


i = 1
case_when(i>0~"+",
          i<0~"-",
          T~"0")

输出结果如下：

[1] "+"

4.for循环

for循环是一种常用的迭代语句，用于在一定范围内多次执行相同的代码块。for循环通常由三个部分组成：初始化、循环条件和迭代器。

（1）基本语法


 
for (i in seq) {
  # 执行的代码块
}

i是迭代器，用于依次遍历seq序列中的每一个元素，并执行相同的代码块。

seq序列可以是任何可以遍历的对象，例如数字序列、字符向量或数据框的行。

例1 ：


for( i in 1:4){
  print(i)
}

输出结果如下：


> for( i in 1:4){
+   print(i)
+ }
[1] 1
[1] 2
[1] 3
[1] 4

例2：


 
# 创建一个向量
v <- c(1, 2, 3, 4, 5)
 
# 创建一个空向量，用于存储处理后的结果
v_square <- c()
 
# 使用for循环遍历v中的每一个元素
for (i in v) {
  square <- i^2  # 计算i的平方
  v_square <- c(v_square, square)  # 将结果添加到v_square中
}
 
# 输出处理后的结果
print(v_square)  # [1]  1  4  9 16 25

（2）利用for循环批量画图


par(mfrow = c(2,2))
for(i in 1:4){
  plot(iris[,i],col = iris[,5])
}

输出结果如下：

四、隐式循环

1.矩阵/数据框的隐式循环----apply

（1）语法结构：

apply(X,MARGING,FUN,...)

其中X是数据框/矩阵名；

MARGING为1表示行，为2表示列，

FUN是函数

对X的每一行/列进行FUN这个函数


test<- iris[1:6,1:4]
apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均，1,代表行，2代表列
apply(test, 1, sum) #对test的每一行求总和

输出结果为：


> apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均，1,代表行，2代表列
Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
   4.9500000    3.3833333    1.4500000    0.2333333 
> apply(test, 1, sum)
   1    2    3    4    5    6 
10.2  9.5  9.4  9.4 10.2 11.4

2.向量/列表的隐式循环----lapply

（1）语法结构

lapply（list，FUN，...）

对向量/列表中的每个元素实施相同的操作

lapply(1:4,rnorm)

【代码的意思是：生成1个随机数，生成2个随机数，生成3个随机数，生成4个随机数】

【输出的数据类型是列表】

结果如下：


> lapply(1:4,rnorm)
[[1]]
[1] 1.636353
 
[[2]]
[1] -0.8001952 -1.0980465
 
[[3]]
[1] -0.5473901  1.0036701 -0.1091149
 
[[4]]
[1] -0.96212854 -0.81425947  0.02058848  0.98277004

五、表达矩阵画箱线图（浅）


# 表达矩阵
set.seed(10086)  #随机种子
exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6) #形成18个随机数，共6列
exp = round(exp,2) #留下小数点后两位
rownames(exp) = paste0("gene",1:3) #设计行名，分别是gene1，gene2，gene3
colnames(exp) = paste0("test",1:6)  #设计列名，分别是test1,test2,test3...
exp[,1:3] = exp[,1:3]+1 #对1到3列里的数据都+1
exp

完整代码如下：


# 表达矩阵
set.seed(10086)
exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6)
exp = round(exp,2) #留下小数点后两位
rownames(exp) = paste0("gene",1:3)
colnames(exp) = paste0("test",1:6)
exp
exp[,1:3] = exp[,1:3]+1
exp
 
library(tidyr)
library(tibble)
library(dplyr)
dat = t(exp) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  rownames_to_column() %>% 
  mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3))
 
pdat = dat%>% 
  pivot_longer(cols = starts_with("gene"),
               names_to = "gene",
               values_to = "count")
 
library(ggplot2)
p = ggplot(pdat,aes(gene,count))+
  geom_boxplot(aes(fill = group))+
  theme_bw()
p

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