上一篇笔记记录了三个专题：数据框排序，表达矩阵画箱线图，数据框各种连接方式的内容与示例。

以下记录几个专题的内容与示例：

• 玩转字符串

• 条件和循环

• 隐式循环（apply与lapply）

专题1：玩转字符串

stringr包里专用于处理字符串向量的函数，这些函数有一个共同特点，str开头。

1.1 检测字符串长度：str_length(x)

1.2 字符串拆分：str_split()

1.3 按位置提取字符串：str_sub()

1.4 字符检测：str_detect(x，"h")：重点掌握用法

1.5 字符串替换：str_replace()/str_replace_all()

1.6 字符删除：str_remove()/str_remove_all()

基础包里也有处理字符串函数，但是比较零散。

rm(list = ls())
if(!require(stringr))install.packages('stringr')
library(stringr)

1.1 检测字符串长度

字符串：一个引号里面所有的东西，不管有多少个字母，包括符号，空格。

字符：一个字母就是一个字符，空格也是一个字符。

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x
str_length(x)
##统计向量里的字符个数，数一下字符串里面有多少个字符。
length(x)
##统计向量里的元素个数，运行完上面的代码，返回是1个元素，1代表一个”引号“括起来的字符串，不管引号里边有多少字母与空格之类的，有多少个引号就有多少个字符串，

1.2 字符串拆分

按照某个符号（字符）进行分割。拆分向量字符串后成列表，加参数simplify = T（这个参数以后用得比较多）成为矩阵，矩阵转换数据框，字符型转换为数值型。

如果是一个长字符串，就取[[1]]，如果是多个元素组成的向量，就加一个参数simplify = T

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
str_split(x," ")
##按照空格去分割，按照空格去把x的字符串拆分成若干个字符串，有多少个空格就拆多少个，有7个空格，拆成8个。
# [[1]]
# [1] "The"     "birch"   "canoe"   "slid"    "on"      "the"    
# [7] "smooth"  "planks."
### [[1]]列表才有的，用class()函数查看是不是列表
class(str_split(x," "))
#[1] "list"

##就一个向量没必要保持列表的属性。
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2  
##[[1]]提取列表元素里唯一一个元素。
class(x2)
#[1] "character"

####为什么str_split拆分向量会成列表，因为不是只拆一个字符串的，可以拆一个字符串向量。
y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")
str_split(y," ")
##" "，以空格为单位拆分，都会生成列表，考虑到维度

##每次拆为一个列表，需要简化，不能简化为数据框，只能简化为矩阵，可以用as.data.frame转化为数据框
str_split(y," ",simplify = T)
##simplify = T为简化为字符型的矩阵，转化为矩阵后，用$符号或是[]对数据框的某一列操作，用as.numeric把字符串转换为数值型。

str_c(x2,collapse = " ")
##与paste0有点类似。" "为分割符把向量连接，内部的连接
str_c(x2,1234,sep = "+")
##外部的连接，给每个元素加1234

1.3 按位置提取字符串

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
str_sub(x,5,9)
#[1] "birch"
#把字符串的第5到第9位抠出来，单独组成一个字符串

##自己思考：如果一个向量里有很多个字符串怎么提取，除了下标，还有其它方法

1.4 字符检测（重点）

检测字符串或是字符串向量里是否含有某个关键词（一个字母或是单词都可以），返回一个与向量等长的逻辑值（TRUE或FALSE）。

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2
str_detect(x2,"h")
#[1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
#检测x2里每个元素（向量）里是否含有h这个字母，含有就返回TRUE，不含就返回FALSE。

##比较细化的两个函数
str_starts(x2,"T")
#[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
##是否以T开头，返回逻辑值，是就返TRUE，否就返FALSE

str_ends(x2,"e")
#[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
##是否以e结尾，返回逻辑值，是就返TRUE，否就返FALSE

1.5 字符串替换

替换单个和替换全部

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2

##替换一个字符。
str_replace(x2,"o","A")
#[1] "The"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "the"    
#[7] "smAoth"  "planks."
##把字母A替换字母o，但是不全替换，比如两个oo字母连在一起，只替换第一个匹配字符，如smAoth还有第二个o
##如果连在一起的两个字母，只能替换第一个。

##替换所有包含的字符。
str_replace_all(x2,"o","A")
#[1] "The"     "birch"   "canAe"   "slid"    "An"      "the"    
#[7] "smAAth"  "planks."
#匹配上所有都要替换掉

##替换单个还是全部和应用场景有关。

1.6 字符删除

删除单个字符或是删除多个字符

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."

str_remove(x," ")
#[1] "Thebirch canoe slid on the smooth planks."
##去掉空格，只删除第一个空格

str_remove_all(x," ")
#[1] "Thebirchcanoeslidonthesmoothplanks."
##删除所有的空格

1.7 字符定位

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2

str_locate(x2,"th")

str_locate(x2,"h")

与sum和mean连用，可以统计匹配的个数和比例

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2

sum(str_detect(x2,"h"))
#[1] 4

mean(str_detect(x2,"h"))
#[1] 0.5

1.8 提取匹配到的字符

提取单个或是提取多个匹配到的字符串，使用str_extract_all()时，使用参数simplify = T

x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2

str_extract(x2,"o|e")
#[1] "e" NA  "o" NA  "o" "e" "o" NA 
#提取o或e，默认只提取第一个，不含有就返回NA

str_extract_all(x2,"o|e")
##返回是一个列表

str_extract_all(x2,"o|e",simplify = T)
#simplify = T，使其返回不是列表，而是简化的矩阵

注意：在对字符串函数操作时，记得检查

专题2：条件语句和循环语句

条件语句常用到，循环语句不常用，后面也可多练习。

2.1条件语句

if条件语句：如果...就...

2.1.1 if(){ }

if(){
CODE1
}
##if()括号里面只能是一个逻辑值，不能是一串逻辑值，因为不支持循环。
##如果符合，逻辑值为TRUE，就执行代码；如果不符合，逻辑值为FALSE，就不执行代码，什么都不做。

• (1)只有if，没有else，那么条件是FALSE时就什么都不做

i = -1
if (i<0) print('up')
#[1] "up"
if (i>0) print('up')
##什么都不返回，代码：print('up')
##只有一句代码，可以把{}省略掉

理解下面代码

if(!require(tidyr)) install.packages('tidyr')
##如果这个tidyr包成功不加载，返回TRUE，就安装tidyr，如果加载成功，返回FALSE就不要安装。注意有！，反着来。

• (2) if加上else

if条件语句：如果...就...，否则...

if(){
CODE1
}else{
CODE2
}
##if()括号里面只能是一个逻辑值，如果是TRUE就是执行CODE1，如果是FALSE就是执行else后CODE2

结合else

i =1
if (i>0){
  print('+')
} else {
  print("-")
}
#[1] "+"

来自生信技能树小洁老师的课件图

if和if..else函数用的不多。ifelse函数用的比较多

2.1.2 ifelse函数（重点掌握，常用函数）

这个函数是支持向量的，if()的括号里只能是一个逻辑值，但是ifelse()的括号里的逻辑值数量没有限制。

ifelse函数永远只有3个参数：ifelse(x, yes, no)，无论怎么嵌套永远只有3个参数，除非作者修改。

x：逻辑值/逻辑值向量的代码

yes：逻辑值为TRUE时的返回值

no：逻辑值为FALSE时的返回值

i=1
ifelse(i>0,"+","-")
##i>0为第一个参数x，一定是逻辑值，一个逻辑值或是逻辑值向量
##"+"为第二个参数yes，x对应的逻辑值为TRUE，这句代码返回输入值是什么。当x对应位置的逻辑值是TRUE的时候，ifelse整句代码输出结果是"+"
##"-"为第三个参数no，当i>0为FALSE时，返回值是"-"

x=rnorm(3)
#[1]  0.9020748  1.4268635 -0.1594190
ifelse(x>0,"+","-")
#[1] "+" "+" "-"
##ifelse()相当于完成一个替换，把一个逻辑值向量里的TRUE换成一个"+"，把一个逻辑值向量里的FALSE换成一个"-"，以此来输出一个新的向量。

这里不是只x>0，逻辑值或是逻辑值向量，也可以是用代码生成的逻辑值向量，ifelse()只管替换。

生成逻辑值向量的函数：str_detect()

x <- c("The", "birch", "canoe", "slid","on","the", "smooth planks.")
str_detect(x,"h")
#[1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
#返回逻辑值向量

ifelse(str_detect(x,"h"),"+","-")
##[1] "+" "+" "-" "-" "-" "+" "+"
##如果x每个元素里含有关键词h，输出为+，如果不含h，输出为-

ifelse(str_detect(x,"h"),"control","treat")
#[1] "control" "control" "treat"   "treat"   "treat"   "control"
#[7] "control"
##ifelse(str_detect(x,"h"),"+","-")里的"h"位置除了h可写单词或者是几个字母；"+","-"的位置可以写任何关键词。

ifelse与str_detect两个函数连用实现一个强大的功能：

根据x这个向量是或否含有某个关键词来把它分成两类，一类是含有关键词（TRUE）的叫A，一类是不含关键词（FALSE）的叫B，A和B的名称可以随便替换。

多个条件

• if后面可以跟多几个else if。if()的括号里只能有一个逻辑值，不能是向量和前面一样。

i = 0
if (i>0){
  print('+')
} else if (i==0) {
  print('0')
} else if (i< 0){
  print('-')
}
#[1] "0"
ifelse(i>0,"+",ifelse(i<0,"-","0"))
#[1] "0"
##分三种情况，i>0，i==0，i< 0分别输出+,0,-。

• ifelse()函数也支持多个条件

如果需要向量化的类似操作，里面有3个或是多个数字，可以用ifelse函数，它能支持多个条件。

i=(-1,0,2)
ifelse(i>0,"+",ifelse((i<0),"-","0"))

##如果i>o,输入+，否则..再进行一轮循环比较，如果i< 0输出-，否则输出

这个方法以后在实战中非常常用，结合练习题代码巩固

2.2循环语句

2.2.1 for循环

重复运算，对x里的每个元素i进行同一操作。#x通常是向量和列表，数据框有更好的循环

for(i in x){
CODE
}
##x是一个向量，i是一个抽象的东西，指代x里面的一个元素，第一轮循环就会带入x的第一个元素，第二轮循环时就会带入x的第二个元素。CODE代码是以i为中心去写的。for循环终究有终点，因为向量都是有长度的，运行x的最后一个元素会终止。

两种循环方式：

##第一种循环方式：元素循环
x <- c(5,6,0,3)
s=0
for (i in x){
  s=s+i
  print(c(i,s))
}
# [1] 5 5
# [1]  6 11
# [1]  0 11
# [1]  3 14
##每轮循环进行累加：没运行前，s=0，第一个元素5运行完后，s=5，参与下一个元素的运行以此类推，上一个元素得到的新s结果会参与到下一个元素里。
##for (i in x)：直接拿x里的四个元素进行循环，即第一轮循环i=5..第四轮循环i=3

##第二种循环方式：下标循环
x <- c(5,6,0,3)
s = 0
for (i in 1:length(x)){
  s=s+x[[i]]
  print(c(x[[i]],s))
}
# [1] 5 5
# [1]  6 11
# [1]  0 11
# [1]  3 14
##s=s+x[[i]]：使用[[]],大神给的建议是，当你需要把向量取子集的代码写在{}里面，有时候用一个[]取子集，结果比较诡异，用[[]]取子集，一般没什么问题。用[[]]相当于加上一道保险杠，写在for保险操作，仅在循环这样操作，下标循环比较灵活。
##下标循环，常用，不限于向量或是列表，只要能取子集的数据结构
##for (i in 1:length(x))，拿向量的下标进行循环，第一轮循环=1..第四轮循环i=4

总结：两种循环都有应用，元素循环比较简单，但应用更广的是下标循环，因为它比较灵活，下标可以替换成数据框的列，也可以替换成列表里的指定元素。这样就可以实现对数据框，列表比较便的替换。下标循环还有一个不可替代的好处，就是能把结果保存下来。

如何将结果存下来?

#补充知识：列表的第二种写法（生成方式）：
a = list()
a[[1]]=1:10
a[[2]]=iris
...##可以一直往后添加列表的元素。

x <- c(5,6,0,3)
s = 0
result = list()
for(i in 1:length(x)){
  s=s+x[[i]]
  result[[i]] = c(x[[i]],s)
}
result
##每过一轮循环，列表就会多一个元素

#补充2：cbind()是按列拼接
cbind(result[[1]],
      result[[2]],   
      result[[3]],
      result[[4]])

do.call(cbind,result)
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    5    6    0    3
# [2,]    5   11   11   14
##得到的列表结果看起来比较麻烦，简化
##do.call()是批量对列表进行操作，把列表里的每个元素做为生成出矩阵的每一列

2.3插播：长脚本管理方式

假如有500行代码，不做拆分也不做任何操作，会变得非常臃肿，得运行完才出结果知道是对还是错，没有办法一段段去调试。有两种方法：

2.3.1 代码分成多个脚本：保存为Rdata

每个脚本最后保存Rdata，下一个脚本开头清空再加载

代码是用来处理数据，画图，保存数据或是读取之类的。总是围绕图片和数据，图片可以保存，数据可以用Rdata保存

#数据下载
rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(GEOquery)
gse_number = "GSE56649"
eSet <- getGEO(gse_number, 
               destdir = '.', 
               getGPL = F)
class(eSet)
length(eSet)
eSet = eSet[[1]]
#(1)提取表达矩阵exp
exp <- exprs(eSet)
exp[1:4,1:4]
exp = log2(exp+1)
boxplot(exp)
#(2)提取临床信息
pd <- pData(eSet)
#(3)调整pd的行名顺序与exp列名完全一致
p = identical(rownames(pd),colnames(exp));p
if(!p) exp = exp[,match(rownames(pd),colnames(exp))]
#(4)提取芯片平台编号
gpl_number <- eSet@annotation
save(gse_number,pd,exp,gpl_number,file = "step1output.Rdata")
##把gse_number,pd,exp,gpl_number这是三个数据打包保存到step1output.Rdata里，以后直接可以使用保存的数据，不需要运行上面的代码。

##使用的时候直接load保存的step1output.Rdata。
rm(list = ls())
load(file="step1output.Rdata")
##.Rdata"放在当前工作目录下

不断清空再调试，清空是不要让上一步残留的结果影响调试

2.3.2 if结合逻辑值

if(F){…}，则{}里的脚本被跳过（不被执行），

if(T){…}，则{}里的脚本被运行，

凡是带有{}的代码，均可以被折叠。

#第一段代码
if(F){
    a=1
    b=a^2
    d=a+b+a^2
}

#第二段代码
if(T){
    a=1
    b=a^2
    d=a+b+a^2
}

有段代码不行运行也不想删掉，有两个选择，一是在每行代码前加#号注释，二是把不想运行的代码放在if(F){}的大括号里，想运行时把F改为T，用if的一个好地方，凡是有{}地方都可以折叠。在R语言控制台的边框数字编号处点击三角箭头，可实现长串代码折叠。

#months<-c(1,3,5,9,12)
#scores <- c(5,6,5,6,7)
#speaking <- c("good","fine","good","fine","excellent")
#resultdata <- data.frame(months,scores,speaking)
##在每行代码前面加#号，表示注释不运行。

if(F){rownames(resultdata) <- c("once","twice","third","fourth","fifth")
     colnames(resultdata) <- c("times","pionts","oraltest")
}
##if(F)不运行{}里面的代码，注意{}里面的完整的两句代码不需要逗号

专题3：隐式循环

不是用for语句而是用函数来实现循环，比for循环应该广一些。

apply：处理数据框和矩阵；

lapply：处理列表和向量。

3.1 矩阵/数据框的隐式循环---apply

apply 处理矩阵或数据框

apply(X, MARGIN, FUN, …) ，apply()函数有三个参数

X是数据框/矩阵名：对数据框或是矩阵进行循环运算的一个函数）；

MARGIN的位置为1表示行，为2表示列：只能单独对所有对行或是对所有列运算，不能同时对行和列一起运算）；

FUN是函数：函数一般带括号，但是FUN作为一个函数里的参数时，不需要带括号，在do.call(cbind,result)里，cbind函数作为do.call函数里的参数，也不带括号。

对X的每一行/列进行FUN这个函数

test<- iris[1:6,1:4]
class(test)
#[1] "data.frame"

apply(test, 2, mean)
# Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
# 4.9500000    3.3833333    1.4500000    0.2333333 
##第一行向量的名字，用数据结构把两种信息组合起来。
##test为数据框名，2表示每一列，FUN为mean函数，整句代码的意思是对数据框test的每一列求平均值，

apply(test, 1, sum)
#   1    2    3    4    5    6 
# 10.2  9.5  9.4  9.4 10.2 11.4 
#对数据框test每一行求和

mean和sum是现成的函数，比较简单的例子，apply函数真正强大之处是结合自定义函数。

如何挑出一个表达矩阵里方差最大的1000个基因？

方法：

1.计算每个基因的方差（每个基因是每一行，方差var）

2.每个基因方差排列

3.最后1000个数字所对应的基因

具体操作代码：

load("test2.Rdata")
##里面保存的数据框名字是test
dim(test)
apply(test, 1, var)
##计算数据框test方差
sort(apply(test, 1, var))
##从小到大排序，最大的1000应在最后面
tail(sort(apply(test, 1, var)),1000)
##用tail函数取最后1000个方差最大的基因，默认参数是6不写，这里是1000，写上
names(tail(sort(apply(test, 1, var)),1000))
#提取基因名字，挑出1000个基因名字

3.2 lapply(list, FUN, …)

3.2.1列表的隐式循环—lapply

对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作（列表没有行列，对列表每个元素操作），所以lapply比apply简单。

lapply函数返回结果是一个列表

test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test

返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile)

lapply(test,mean)
##列表没有行和列，对列表里每个元素批量操作。
##对列表里每个元素进行求平均值，结果以列表的形式展示
##返回是有多个向量组成的列表

lapply(test,fivenum)
#返回是多个数字组成的向量
#fivenum 五个数值：最小值、下四分位数数、中位数、上四分位数、最大值

3.2.2列表的隐式循环—lapply

lapply函数返回结果是一个列表，需要简化。sapply 简化结果，直接返回矩阵或向量

test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test
sapply(test,mean)
##输出结果为一个有名字的向量，合理简化
sapply(test,fivenum)
##对于复杂的数据结构，简化成矩阵

class(sapply(test,fivenum))

4.补充知识点

4.1 花样缺失值

处理NA

library(tidyr)
### 原始数据
X<-data.frame(X1 = LETTERS[1:5],X2 = 1:5)
X[2,2] <- NA
X[4,1] <- NA
X
### 1.去掉含有NA的行,可以选择只根据某一列来去除
drop_na(X)##去掉含有NA的函数
drop_na(X,X1)##只看X1这一行，有缺失值就去掉，没有就留下
drop_na(X,X2)##只看X2这一行，有缺失值就去掉，没有就留下

### 2.替换NA
replace_na(X,list(X2=0))

### 3.用上一行的值填充NA
X
fill(X,X2)##把X上的X2行的NA值填充上一行是几，就替换成几。临床医生比较受用，比如三位病人占到一行

在实战中画图时特别是画火山图，pca图时，有NA值的存在，没法画图。用基础包的函数，可以判断向量、矩阵、数据框等数据是否有缺失值，有的话，再用函数去除。

a<-data.frame(X1 = LETTERS[1:5],X2 = 1:5)
a[2,2] <- NA
a[4,1] <- NA
a
#is.na(a)##如果表达矩阵或是数据框的函数有几万行，这个函数不能单用
table(is.na(a))
#FALSE  TRUE 
#  8     2 
b=na.omit(a)
##na.omit()是去除NA值的函数
table(is.na(b))
#FALSE 
#    6 

4.2 R语言遍历、创建、删除文件

写代码代替点鼠标

dir()
file.create()
file.exists()
file.remove()
file.rename(from, to)
file.append(file1,file2)
file.copy(from,to,overwrite=recursive,recursive=FALSE,
          copy.mode = TRUE, copy.date = FALSE)
file.symlink(from, to)
file.link(from, to)

dir.create("ashu")
unlink("ashu",recursive = T)

摘抄小洁老师课件的内容，以后有时间再慢慢探索应用。

说明

以上内容是听生信技能树小洁老师的R语言线上课，根据自己的理解记录下来，小洁老师授课非常细心，对不同水平的同学都照顾到，并且补充很多技巧以及注意事项。