随笔分类 - R语言
摘要：R语言中assign用于给变量赋值。 001、 > assign("x", 100) ## 给x赋值 > x [1] 100 > assign("y", c("aaa", "bbb")) ## 给y赋值 > y [1] "aaa" "bbb" 002、用在循环中， 批量生成变量名 > for (i
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摘要：mode：表示对象在内存中的存储类型。 class：表示的是变量的数据类型。 > a <- 1:10 > mode(a) ## 内存中存储为数值 [1] "numeric" > class(a) ## 变量类型为整数 [1] "integer" > b <- letters[1:10] > mode
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摘要：attr()函数允许你创建任意属性并将其与对象关联。 1、 > a <- 1:5 > b <- letters[1:5] > c <- LETTERS[1:5] > dat <- data.frame(a, b, c) > dat ## 测试数据框 a b c 1 1 a A 2 2 b B 3 3
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摘要：条件表达式： 1、 > a = 5 > ifelse(a %% 2 == 0, print("a is even"), print("a is odd")) ## 满足a %% 2 ==0， 执行第一个语句，否则执行第二个语句 [1] "a is odd" [1] "a is odd" > a =
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摘要：1、 rnorm函数生成服从正态分布的随机数： > rnorm(10, 3, 1) ## 生成10个平均数为3，标准差为1的服从正态分布的随机数 [1] 3.445787 3.046501 3.085338 2.972996 3.852173 3.125537 3.335456 3.385395 1
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摘要：1、分位数表示有百分之多少的数值小于该处的数值。 quantile函数默认返回五个数值： 最小值、第一分位数值、 第二分位（中位数）、第三分位数值、最大值。 当数值个数为奇数时最为简单： 举例1： > a <- c(1, 3, 4, 6, 7, 9, 15) > a ## 测试向量， 长度为7，奇数
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摘要：方法1： 1、利用match函数实现 > dir() [1] "dat.map" > map <- read.table("dat.map") > map ## map文件 V1 V2 1 1 55910 2 1 85204 3 1 122948 4 2 167127 5 2 176079 6 2
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摘要：1、 > a <- c(3, 2, 2, 4) ## 测试向量 > a [1] 3 2 2 4 > prod(a) ## 求所有向量的乘积 [1] 48 > cumprod(a) ## 向量元素累积求积 [1] 3 6 12 48
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摘要：1、 > a <- c(8, 3, 2, 5, 9, 7) ## 测试数值向量 > a [1] 8 3 2 5 9 7 > range(a) ## range返回最小值和最大值 [1] 2 9 2、 > a <- c(8, 3,NA, 2, 5, 9, 7) ## 测试向量 > a [1] 8 3
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摘要：1、 > a <- c(3, 5, 2, 7, 9, 3) ## 测试数值向量 > a [1] 3 5 2 7 9 3 > diff(a, lag = 1) ## lag = 1， 后一个数减去前一个数的差 [1] 2 -3 5 2 -6 > diff(a, lag = 2) ## lag = 2，
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摘要：1、 set.seed()函数的作用是设定随机数种子， 保证第二次产生的随机数可重复 > a <- rnorm(5) ## 生成5个随机数 > a [1] -0.8204684 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -0.3053884 > b <- rnorm(5) ## 生
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摘要：1、 > a <- c(8, 2, 7, 3, 7) > a [1] 8 2 7 3 7 > b <- c(3, 7, 5, 5, 2) ## 测试向量 > b [1] 3 7 5 5 2 > pmin(a, b) ## 返回成对值中的较小值 [1] 3 2 5 3 2 > pmax(a, b) #
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摘要：1、 > par(mfrow = c(2,3)) > plot(1:10, bty = "o", main = "ooo", cex.main = 3) > plot(1:10, bty = "l", main = "lll", cex.main = 3) > plot(1:10, bty = "u
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摘要：1、 > coor <- data.frame( x = c(3,4,5),y = c(10,20,30), + xend = c(2.5,3.5,4.5), yend = c(20,30,10)) > coor x y xend yend 1 3 10 2.5 20 2 4 20 3.5 30 3
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摘要：cumsum函数用于对数值向量进行累加 1、 > dat <- c(3, 1, 7, 2, 4) > dat ## 数值向量 [1] 3 1 7 2 4 > cumsum(dat) ## 逐项累加 [1] 3 4 11 13 17 2、用于矩阵中 > a <- c(3, 2, 4, 1) > b <
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摘要：1、直接依据列名提取 > a <- 1:5 > b <- letters[1:5] > c <- LETTERS[1:5] > d <- letters[6:10] > dat <- data.frame(a, b, c, d) > dat a b c d 1 1 a A f 2 2 b B g 3
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摘要：1、提取以指定字符开头的行 > a <- c("abc", "axy", "123", "axy", "mnp") > b <- c("dse", "bcd", "ee4", "sdb", "345") > c <- c("mcy", "873", "345", "egs", &qu
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摘要：1、第一列转化为行名 > x <- letters[1:5] > y <- 1:5 > z <- LETTERS[1:5] > dat <- data.frame(x, y, z) > dat ## 测试数据框 x y z 1 a 1 A 2 b 2 B 3 c 3 C 4 d 4 D 5 e 5
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摘要：1、测试文件 2、加载readxl包、读取数据 > library(readxl) ## 加载readxl包 > dir() [1] "test.xlsx" > sheet1 <- read_xlsx("test.xlsx", sheet = 1, col_names = F) ## 利用read_
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摘要：1、 > dir() [1] "outcome.map" "outcome.ped" > ped <- read.table("outcome.ped") ## 读取两个文件 > map <- read.table("outcome.map") > object.size(ped) ## 统计变量占
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