随笔分类 - R语言
摘要：# 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\PCA_Pathway") # 1. 加载所需的库 library(vegan) library(tidyverse) library
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摘要：rm(list = ls()) # 清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\FUNGuild function") # 设置工作目录 # 加载所需的包 library(tidyverse) library(reshape2) l
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摘要：rm (list = ls ()) #清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\FAPROTAX微生物功能预测") #设置工作目录 # 加载所需的包 library(tidyverse) library(agricolae) li
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摘要：参考的这篇文章，此文章给出了Wilcoxon秩和检验的方案，但是好像是错误的，无法成功运行，只能进行t.test分析，在此基础上，我做了一些修改，完美适配Wilcoxon秩和检验 t 检验 假设：t 检验假设数据是从正态分布中抽取的，且两组的方差相等（对于独立双样本 t 检验）。如果你计划使用配对
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摘要：# 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\Co-occurrence Network\\图例") # 载入ggplot2包 library(ggplot2) # 创建一个数据框
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摘要：# 清除所有变量 rm(list = ls()) # 加载必要的包 library(ggplot2) library(ggpubr) library(dplyr) library(multcompView) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desk
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摘要：# 清空当前环境中的所有对象 rm (list = ls ()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\Stacked bar chart") #设置工作目录 library(ggplot2) # 用于绘图 library(ggalluvi
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摘要：从Phytozome上导出来的，这个用于后续的基因家族分析，通过此脚本将序列变为一行 # 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:/Users/Administrator/Desktop") # 定义读取和处理序列数据的函数 process_sequence
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摘要：rm (list = ls ()) #清除所有变量 # 1. 导入所需的库。 library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwor
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摘要：rm(list = ls()) # 清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\circlize") library(sf) library(ggplot2) theme_set(theme_bw()) library(rnatur
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摘要：rm (list = ls ()) library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数。 pair
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摘要：# 清除R环境中的所有对象 rm(list=ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\Alpha_Chao") # 加载必要的库 library(vegan) # 读取数据 df <- read.table("ot
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摘要：# 清除所有变量并设置工作目录 rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹 (2)") # 加载必要的库 library(doBy) # 读取数据 gene <- read.table('table.l5.relat
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摘要：# 清除所有变量并设置工作目录 rm(list = ls()) # 加载必要的库 library(dplyr) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") # 读取数据 data <- read.table("OTU table Bacteria.txt",
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摘要：R脚本来处理文本文件，将每行中冒号“:”前后的文本分割成两列 # 读入文件 data <- readLines("pathways.txt") # 假设输入文件名为"pathways.txt" # 分割每行为两部分 split_data <- strsplit(data, ": ") # 转换为数据
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摘要：两组对比，t.test计算差异 rm (list = ls ()) #清除所有变量 library(ggplot2) library(ggpubr) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹") #设置工作目录 index <- read.tab
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摘要：rm(list=ls()) #清除R环境中的所有对象 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹") #设置工作目录 library(vegan) # 读取数据 df <- read.table("otu_table_R.txt", header
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摘要：rm (list = ls ()) #清除所有变量 # 1. 导入所需的库。 library(vegan) #提供了进行社区生态学分析的函数，包括多元分析、物种多样性分析等。 library(tidyverse) #一组用于数据科学的R包，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、pu
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摘要：# 清除所有变量 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\NMDS") # 导入所需的库 library(vegan) library(ggplot2) # 读取数据 mydata <- re
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摘要：rm (list = ls ()) #清除所有变量 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\PCoA") #设置工作目录 # 加载必要的库 library(dplyr) # 读取数据，假设您的文件名是 data.txt # 请根据您的文件实际
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