数据转换

生信喵

不同数据类型之间的转换
       一般的 R 函数只能接受固定类型的数据，例如绘制热图，输入数据必须是数值型向量，数据框则不行，线性回归分析中，输入数据必须为一个数据框。因此，需要熟悉各种数据类型之间的转换。此外，在做数据转换的过程中，还要记住，有些数据只能单方向进行转换，而不能相互转换，例如部分数据框无法转换为数值型矩阵。

1. getwd()
   
2. setwd('/home/xhs/jyxy/11-rbasic/')
   
3. dir()
   
4. dir()[21]
   
5. x <- read.csv('heatmap.csv')
   
6. head(x)
   
7. class(x)
   
8. is.matrix(x)
   
9. methods(is)
   
10. methods(plot)
    
11. 
    
12. rownames(x) <- x[,1]
    
13. ncol(x)
    
14. x <- x[,-1]
    
15. x <- as.matrix(x)
    
16. heatmap(x)
    
17. ls()
    
18. rm(list=ls())
    
19. x <- read.csv('CountMatrix.csv',row.names = 1)
    
20. class(x)
    
21. nrow(x)
    
22. colnames(x)
    
23. x <- x[,c(1,3,5,7,2,4,6,8)]
    
24. colSums(x)
    
25. y <- apply(x,2,sum)
    
26. barplot(y,las=2)
    
27. opar <- par('mar')
    
28. par(mar= c(8.1,4.1,4.1,2.1))
    
29. par('mar')
    
30. barplot(y,las=2)
    
31. 
    
32. y
    
33. 
    
34. x[1:4,]
    
35. x[10:14,]
    
36. rbind(x[1:4,],x[10:14,])
    
37. rbind(x[1:4,1:4],x[10:14,1:4])
    
38. rbind(x[1:4,],x[1:4,])
    
39. rbind(x[1:4,2],x[1:4,3])
    
40. cbind(x[1:4,2],x[1:4,3])
    
41. cbind(x[1:4,1:5],x[1:4,5:8])
    
42. 
    
43. rbind(x,y)
    
44. tail(rbind(x,cTotal = y))
    
45. x <- rbind(x,cTotal = y)
    
46. z <- rowSums(x)
    
47. x <- cbind(x,rTotal = z)
    
48. x <- x[x$rTotal > 0,]#33470
    
49. x <- x[x$rTotal > 10,]#22009

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1. #向量和矩阵之间相互转换：给向量加上维度。
   
2. x <- c(1:10)
   
3. dim(x) <- c(2,5)
   
4. #向量和数据框之间相互转换：data.frame，cbind 和 rbind 将向量转换为数据框，取出数据框的
   
5. # 每一列为一个向量。
   
6. state <- data.frame(state.name,state.abb,state.division,state.area)
   
7. #数据框和矩阵之间相互转换：
   
8. #as.matrix()将数据框转换为矩阵
   
9. iris.mat <- as.matrix(iris[1:4])
   
10. #as.data.frame()矩阵转换为数据框。
    
11. state <- as.data.frame(state.x77)
    
12. #向量和因子之间相互转换；as.factor()函数。
    
13. mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
    
14. #修改因子的水平和标签；
    
15. mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl,levels = c(4,6,8),labels =
    
16.                        c("four","six","eight"))

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