今天新学了一个所谓最简单的R包
主要总结如下
新建表格
键值对对应关系key-value，如samplename和expression
reshape data
命令生成 a<-data.frame(country = c("A","B","c"),"1999"=paste(c(0.7,23,25),"k"),"2000"=paste(c(2,3,50),"k"))
gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases")
gather括号里的分别是：，数据框名，需合并的列名（两个），合并后的key列名，value列名。
或者 gather(a,"year","cases",X1999,X2000)
或者排除法gather(a,year,cases,-country)用于列名较多的情况
Handle Missing Values
X<-read.csv('doudou.txt')
csv的导入和导出方式
导入：X<-read.csv('doudou.csv')
导出：write.csv(X,'doudou.csv')
drop_na()：有空值的，整行删除掉
括号里填数据框名，依据的列名（有空值那一列的列名）
例如drop_na(x,X2)
fill()，根据上一行的数值填充上，例如fill(x,X2)
replace_na()，空值填进去特定的一个数值（还是在应付）
括号里填数据框名，要填的列名=要填的值,例如 replace_na(x, list(X2=3))
实例结果如下
Expand table
complete(x,nesting(bioplanet),fill=list(X2=5))
当用com.csv文件
可用命令其中的三个空值，填充上ddd relate
com <- read.csv("com.csv")
complete(com,nesting(geneid,samplename,expression),fill=list(Annotion="ddd relate"))
Expand
据说对a变量输入如下命令，但是好像并没有反应？？？？
pin2<-data.frame(GeneId =rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
split cells(选修)
今天的内容有些没有领会，还得再研究研究
