笔触狂放9

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

学习笔记Day3：数据框、矩阵和列表_矩阵列表数据框

作者：笔触狂放9 | 2024-06-12 21:43:36

踩

矩阵列表数据框

数据结构之数据框、矩阵和列表

要经常检查代码生成的结果，警惕不报错的错误

向量：一维

表格：二维

列表：三维

判断数据结构：class()或is族函数判断，或根据其生成的函数来判断

数据框（Data.frame）

二维，每列只允许一种数据类型

数据框来源

用代码新建
由已有数据转换或处理得到
读取表格文件
R语言内置数据（iris，volcano等）

数据框新建

data.frame()

变量名称只起到提示作用，不起决定作用

df1 <- data.frame(gene   = paste0("gene",1:4),
                 change  = rep(c("up","down"),each = 2),
                 score   = c(5,3,-2,-4))
df1
##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down    -2
## 4 gene4   down    -4

df2 <- read.csv("gene.csv")   #读取文件
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

数据框属性

dim()维度（dimension）

nrow()行；rownames()行名

ncol()列；colnames()列名

数据框取子集

取某一列：$取数据框中的一列，按Tab键自动补齐
```
df1$score

## [1]  5  3 -2 -4
1
2
3
```

按坐标：[行号,列号]

df1[2,2]
## [1] "up"
df1[2,]
##    gene change score
## 2 gene2     up     3
df1[,2]
## [1] "up"   "up"   "down" "down"
df1[c(1,3),1:2]
##    gene change
## 1 gene1     up
## 3 gene3   down
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

按名字：[行名,列名]

## 按名字
df1[,"gene"]
## [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4"
df1[,c('gene','change')]   ##可以按名字同时取多列，使代码变得易读
##    gene change
## 1 gene1     up
## 2 gene2     up
## 3 gene3   down
## 4 gene4   down
1
2
3
4
5
6
7
8
9

中括号里的逗号，表示维度的分割

数据框修改

修改：将需要修改的内容提取后进行重新赋值

df1[3,3] <- 5
df1
##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
## 3 gene3   down     5
## 4 gene4   down    -4


df1$score <- c(12,23,50,2)     
df1
##    gene change score
## 1 gene1     up    12
## 2 gene2     up    23
## 3 gene3   down    50
## 4 gene4   down     2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

新建：$后接尚未存在的列名，即是新建列

df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) 
df1
##    gene change score p.value
## 1 gene1     up    12    0.01
## 2 gene2     up    23    0.02
## 3 gene3   down    50    0.07
## 4 gene4   down     2    0.05
1
2
3
4
5
6
7

修改列名或行名

将行名和列名视为向量去做修改

#改行名和列名
rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")
#只修改某一行/列的名
colnames(df1)[2] <- "CHANGE"
1
2
3
4

两个数据框的连接

两个数据框根据有交集的一列合并（取交集）

test1 <- data.frame(name = c('jimmy','nicker','Damon','Sophie'), 
                    blood_type = c("A","B","O","AB"))
test1
##     name blood_type
## 1  jimmy          A
## 2 nicker          B
## 3  Damon          O
## 4 Sophie         AB

test2 <- data.frame(name = c('Damon','jimmy','nicker','tony'),
                    group = c("group1","group1","group2","group2"),
                    vision = c(4.2,4.3,4.9,4.5))
test2
##     name  group vision
## 1  Damon group1    4.2
## 2  jimmy group1    4.3
## 3 nicker group2    4.9
## 4   tony group2    4.5


merge(test1,test2,by="name")
##     name blood_type  group vision
## 1  Damon          O group1    4.2
## 2  jimmy          A group1    4.3
## 3 nicker          B group2    4.9

test3 <- data.frame(NAME = c('Damon','jimmy','nicker','tony'),
                    weight = c(140,145,110,138))
test3
##     NAME weight
## 1  Damon    140
## 2  jimmy    145
## 3 nicker    110
## 4   tony    138

merge(x=test1,x=test3,by.x = "name",by.y = "NAME")
##     name blood_type weight
## 1  Damon          O    140
## 2  jimmy          A    145
## 3 nicker          B    110
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40

取合集：查看帮助文档

代码和数据不匹配：改数据/改代码

数据框按照逻辑值取子集【有点难】

df1 <- data.frame(gene   = paste0("gene",1:4),
                  change  = rep(c("up","down"),each = 2),
                  score   = c(5,3,-2,-4))
k = df1$score>0;k
## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE
df1[k,]
##    gene change score
## 1 gene1     up     5
## 2 gene2     up     3
1
2
3
4
5
6
7
8
9

将满足K这一条件的行提取出来。

筛选score > 0的基因，如下两种写法

df1[k,1]
## [1] "gene1" "gene2"
df1$gene[k]
## [1] "gene1" "gene2"
df1$gene[df1$score>0]
## [1] "gene1" "gene2"
1
2
3
4
5
6

矩阵（Matrix）

二维，只允许一种数据类型

矩阵新建和取子集

新建：matrix(), nrow/ncol设置行数或列数

m <- matrix(1:9, nrow = 3)
colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名
m
##      a b c
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
1
2
3
4
5
6
7

取子集与数据框相同

m[2,]
## a b c 
## 2 5 8
m[,1]
## [1] 1 2 3
m[2,3]
## c 
## 8
m[2:3,1:2]
##      a b
## [1,] 2 5
## [2,] 3 6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

矩阵的转置和转换

转置：t()以1 5 9为中轴转置

m
##      a b c
## [1,] 1 4 7
## [2,] 2 5 8
## [3,] 3 6 9
t(m)
##   [,1] [,2] [,3]
## a    1    2    3
## b    4    5    6
## c    7    8    9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

转换：所有矩阵可以转换成数据框as.data.frame()
```
as.data.frame(m)
##   a b c
## 1 1 4 7
## 2 2 5 8
## 3 3 6 9
1
2
3
4
5
```
- 没有赋值就没有发生变化！运行完as.data.frame(m)后m还是矩阵

矩阵画热图

热图函数heatmap需求矩阵数据类型

pheatmap::pheatmap(m)
1

在这里插入图片描述

热图给数据进行了聚类，将相似性高的行/列放在一起展示。这是该函数的默认值。

pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols = F,cluster_rows = F)
1

在这里插入图片描述

更改参数后，此时图和矩阵完全一致。
当默认不符合预期时，可以在作者允许的范围内自定义。

列表（List）

列表新建和取子集

新建：list()，列表的每个元素可以是任何数据结构和类型

x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3),
          m2 = matrix(2:9, nrow = 2))
x
## $m1
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
## 
## $m2
##      [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,]    2    4    6    8
## [2,]    3    5    7    9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

取子集：[[]]和$

[[]]中接元素的序号或名字

x[[1]]
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
1
2
3
4
5

$后接元素名字，可以tab补齐

x$m1
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]    1    4    7
## [2,]    2    5    8
## [3,]    3    6    9
1
2
3
4
5

元素的名字`names()`

列表的元素有名字，向量的元素也可以有名字

scores = c(100,59,73,95,45)
names(scores) = c("jimmy","nicker","Damon","Sophie","tony")
scores
##  jimmy nicker  Damon Sophie   tony 
##    100     59     73     95     45
1
2
3
4
5

scores仍然是数值型，名字不影响数据类型。

#应用！
scores["jimmy"]
## jimmy 
##   100
scores[c("jimmy","nicker")]
##  jimmy nicker 
##    100     59
names(scores)[scores>60]
## [1] "jimmy"  "Damon"  "Sophie"
1
2
3
4
5
6
7
8
9

删除变量

删除某个变量 rm(x)
删除多个变量rm(df1,df2)
删除环境中所有变量rm(list = ls()) 最常用
清空控制台Ctrl+L

tibble::column_to_rownames()可以将第一列变成行名，然后删除第一列
另：一个有趣但不好理解的事情——数据框是一种特殊的列表。
数据框封装了列（向量），列表封装什么都可以（个人理解，故此[[]]和$取列和取列表元素相同

以上来自生信技能树课程！给小洁老师比心~

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/笔触狂放9/article/detail/709747