生信必备技巧之R语言基础教程--导入和导出

  R语言是数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言是解释运行的语言（与C语言的编译运行不同），它的执行速度比C语言慢得多，不利于优化。但它在语法层面提供了更加丰富的数据结构操作并且能够十分方便地输出文字和图形信息，所以它广泛应用于数学尤其是统计学领域。这也是大多数生信工作者选择R语言的原因。

基本数据管理

• 常用基本类型数据的导入和导出：

  • 导入csv文件：

    • csv（Comma-Separated Values，CSV） 是一种非常流行的表格存储文件格式，这种格式适合储存中型或小型数据规模的数据。

      csv 用逗号来分割列，如果数据中含有逗号，就要用双引号将整个数据块包括起来。

      例如:

      id,name,url,likes
      1,Google,www.google.com,111
      2,Runoob,www.runoob.com,222
      3,Taobao,www.taobao.com,333
      

    • 读取csv文件：

      data <- read.csv("sites.csv", encoding="UTF-8")
      

      注意：如果不设置 encoding 属性，read.csv 函数将默认以操作系统默认的文字编码进行读取，如果你使用的是 Windows 中文版系统且没有设置过系统的默认编码，那系统的默认编码应该是 GBK。所以大家请尽可能地统一文字编码以防出错。

    • read.csv() 函数返回的是数据框，我们可以很方便的对数据进行统计处理，以下实例我们查看行数和列数：

      is.data.frame(data)  # 查看是否是数据框
      ncol(data)  # 列数
      nrow(data)  # 行数
      

    • 保存为csv文件：

      # likes 为 222 的数据
      retval <- subset(data, likes == 222)
      
      # 写入新的文件
      write.csv(retval,"runoob.csv", row.names = FALSE)
      newdata <- read.csv("runoob.csv")
      

  • 导入Excel文件：

    • Excel 格式的文件主要是 xls 或 xlsx，这两种文件可以在 R 语言中导入 xlsx 库来实现直接的读取。

      R 语言读写 Excel 文件需要安装扩展包，我们可以在 R 到控制台输入以下命令来安装：

      install.packages("xlsx")
      library("xlsx")
      

    • 使用 read.xlsx() 函数来读取 Excel 数据：

      # 读取 sites.xlsx 第一个工作表数据
      data <- read.xlsx("sites.xlsx", sheetIndex = 1)
      
      write.xls(data, "sites.xls",
               sheetName = "生信师兄",append = TRUE)
      

  • 导入txt文件：

    • 使用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式
      的文件并将其保存为一个数据框。其语法如下：

      data <- read.table(file, header = "逻辑值",sep = "\t", row.names = 1,stringsAsFactors=FALSE)
      

      • 参数解释:
        • header：传入一个逻辑值，True/False，表示是否将第一行作为列名；
        • sep ： 参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件。你可以使用
          sep="\t"读取以制表符分隔的文件，此参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。
        • row.names：用于指定行名，可以用数字，表示第几列作为行名，也可以直接用列名；
        • stringsAsFactors：默认情况下，字符型变量将转换为因子。我们并不总是希望程序这样做（例如处理一个含有被调查者评论的变量时） 。

    • 例子：

      read.table("sites.csv")
      
      write.table(data,file = "sites.txt")
      
      read.table("sites.txt")
      

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