R语言中的str_c函数,str在r语言中

R语言mode() str() class()辨析

1、mode()会输出一个R对象的基本数据类型（模式）

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R可以处理的数据类型（types）（也叫模式（modes））包括数值型、字符型、布尔型、复数型（虚数）和原生型（字节）。

2、str()函数会输出一个R对象的结构

基本的数据结构（向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表）

3、class()查看某对象的类型

class：是一种抽象类型，或者理解为一种数据结构（数据框，因子，列表）

他主要是用来给泛型函数（参考java中泛型的概念）识别参数用。

patientID - c(1, 2, 3, 4)

age - c(25, 34, 28, 52)

diabetes - c("Type1","Type2","Type1","Type1")

status - c("Poor","Improved","Excellent","Poor")

patientdata - data.frame(patientID, age, diabetes,status)

R语言常用函数

1. 判断存在：一个元素是不是在向量中用 a%in%b

a="TT"

b=c("AA","AT","TT")

a %in% b

[1] TRUE

2. 判断某一元素这向量中的索引（第几个位置）： index.TT=which(b==”TT”)

index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号，which是判断函数，b是想知道的元素所在的向量

index.TT

[1] 3

3. 相当于 python 中的字典， names 函数

[1] "AA" "AT" "TT"

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype

names(b)

[1] "geno1" "geno2" "geno3"

names(b)[1]

[1] "geno1"

names(b)[1]="test"

names(b)

[1] "test""geno2" "geno3"

names(b)=NULL

[1] "AA" "AT"

b["geno2"]

"AT"

pop_name=c(“CEU”,"YRI")

names(pop_name)=c(1,2)

names(pop_name[1])=1

4. 去除某一元素： b[-index.nu]

#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引，可以先判断索引，再删除。

b=c("AA","AT","TT")

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")

index.TT=which(b=="TT")

b=b[-index.TT]

geno1 geno2

"AA""AT"

5. 相当于 Python 中的 set() 函数和 count() 函数： unique() ， table()

b=c("TT","AT","AT","TT","AA")

unique(b)#即相当于去除所有的重复，只保留一个

[1] "TT" "AT" "AA"

table(b)#以元素为name,统计各元素的个数

AA AT TT

122

6. 字符串的分割： strsplit()

test="AA"

strsplit(test)

错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值

strsplit(test,split='')

[[1]]

[1] "A" "A"

test=strsplit(test,split='')[[1]]

test

[1] "A" "A"

7. 文本文档的写入： write.table()

write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入，row.names=F去掉行的名字写入，否则会把名字写进去

##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix，见8，然后通过rbind或者cbind叠加上去。

方法一：

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=c(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是

….

##而且还有行和列的名字，因为没有设置参数。因为对于c向量来说，写的话默认是竖着写的，每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind

方法二：

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是

AA TT CC

##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的，但是要用到append参数。

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)

}

8. 建立一个空的 matrix ：

res.matrix - matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。

9. 如何将 R 运行结果输出到文件

x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")

z=t(x)

ks.test(y,z)

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:y and z

D = 0.207, p-value 2.2e-16

alternative hypothesis: two-sided

如上面运行结果，我想将p-value 2.2e-16自动保存到一个文件中，如何用R程序实现，谢谢！

sink("output.txt")

print(ks.test(y,z)$p.value)

sink()

10 降序排列：

a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)

a=sort(a,decreasing=T)

[1]5.04.01.21.00.1 -0.1

11. 取前1％的数

a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)

a=sort(a,decreasing=T)#先降序

sig=a[round(length(a)*0.01)]

sig

[1] 990

12.在shell中直接执行R脚本

R CMD BATCH --argstest.R

13. R中高级作图的方法

14:设置字体类型：

par(family='Times New Roman')

15:控制图形四周的空白大小

par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))

其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离

16控制作图区域的大小layout

layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))

分成竖着三份，其中三份比列依次为（高度依次为2：2：1）

17保留两位小数

round(0.123,digits=2)

18 在原有图的基础上画图：

par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)

19 只显示y轴

plot(1:10,1:10,axes=F)

axis(2,at.....)

20 调节刻度方向 las

plot(1:10,1:10,las=1)

21 屏幕分割

layout(matrix(1:16,4,4))＃＃＃竖着plot

par(mfrow=c(4,4))##横着plot

22.逻辑表示或者

xor为异或，两值不等为真，两值相等为假。例：xor(0, 1)

23. 从向量中随机取几个数sample

sample(rep(1:1000),10)

23 字符串转换成小数浮点型

as.numeric("0.123")

24. 读取不规范的文本

f=readLines(afile,n=1)＃n表示读几行

f=strsplit(f,'\t')##分割

f[1][[1]]##第一行

f[1][[1]][1]##第一行第一个字符串

25. write 写入文件

write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次写入

26. 不需要循环，这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply（）

apply（data,col2 or row1, max0）

27.保留2位小数

a=2.300

a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))

28。调出假设检验的p value

t.test(data1,data2)$p.value

R语言字符串处理常用函数

R语言中常用的字符串处理函数：

（1）得到字符串长度：nchar()

# 生成示范字符串

（2）剪切字符串：strsplit()

# 对字符串进行剪切

（3）得到子字符串：substr()

# 得到子字符串

（4）判断字符串中是否有某个字串:grepl()

# 判断字符串中是否有某个字串

（5）字符串替换：gsub()

（6）字符串定位

在Hmisc包里，有一个函数可以很方便的对文本的的目标字符串进行定位，substring.location()

正则表达式（stringr包）

. \ | ( ) [ ] ^ $ * + ?

数量词： * + ? {m} {m,n} {m,}

stringr包里面的函数主要分为 6大类，包括：

接下来，我们将逐个演示这些函数的使用方法。

str_detect 可以检测pattern是否包括在某个字符串中，并返回TRUE和FALSE

str_count 检测pattern是否包括在某个字符串中的数目

str_which 告诉pattern的索引位置

str_locate 和 str_locate_all 返回pattern的开始和终止位置；

区别是 str_locate 只返回字符串里面的首个匹配到的pattern；

str_locate_all 返回字符串里面的所有匹配到的pattern；

str_view 和 str_view_all 函数都可以以可视化的方式，返回字符串中匹配到的pattern；

str_sub 在给定起始和终止参数的基础上对字符串进行截取或者替换

str_subset 返回pattern所在的字符串

str_extract 函数返回每个字符串中首个匹配到的pattern

str_extract_all 函数返回每个字符串中所有匹配到的pattern str_extract_all 函数中 simplify 默认为False，默认返回list；当 simplify 为True，则返回matrix

str_match 函数返回每个字符串中首个匹配到的pattern，以matrix的形式呈现

str_match_all 函数返回每个字符串中所有匹配到的pattern，以list的形式呈现

str_length 函数可以计算字符串的长度

str_pad 函数可以填充字符

str_trim 函数去除字符串的空白部分

str_squish 函数作用和 str_trim 函数作用一致，但除了去除字符串前、后的空格，它还可以去除字符串中间出现的重复的空格。这一点上， str_trim 函数无法办到。

str_trunc 函数可以把字符串切割到指定长度

str_replace 函数可以替换pattern为新的字符，仅限于第一个匹配到的

str_replace_all 函数可以替换所有匹配到的pattern

str_replace_na 可以将缺失值替换成‘NA’，这样na.omit函数就无法将缺失值删除了

在 str_replace 和 str_replace_all 函数中，replacement可以用\1, \2中表示模式中的捕获

str_to_upper 函数可以将小写字母转成大写字母

str_to_lower 函数可以将大写字母转成小写字母

str_remove 可以移除字符串中首个匹配到的pattern

str_remove_all 可以移除字符串中所有匹配到的pattern

str_c 函数可以拼接多个字符串

str_dup 函数可以复制字符串

str_split 按照pattern分割字符串

str_split_fixed 按照pattern将字符串分割成指定个数

str_order 函数和 str_sort 函数都可以对字符串进行排序，两者之前的区别在于前者返回排序后的索引（下标），而后者返回排序后的实际值。

R 正则表达式

R语言与正则表达式

原来是它！正则表达式揪出生信分析中没有报错的内鬼错误

R语言教程

R for Data Science

R语言--字符处理（stringr包）

stringr 包中的大部分函数具有统一风格的命名方式，以 str_ 开头，正则表达式也完全适用该包。

字符串拼接函数 str_c ，与R语言自带的 paste 和 paste0 函数具有相同的作用。

字符计数函数 str_count ，计算字符串中指定字符的个数。

字符检查函数 str_detect ，检查字符串中是否包含指定字符，返回逻辑向量。

字符复制函数 str_dup ，将字符向量重复若干次，返回重复后的字符向量。

字符提取函数 str_extract 和 str_extract_all ，对字符串进行提取， str_extract_all 函数返回所有的匹配结果。

字符串格式化函数 str_glue ，用花括号 {} 表示占位符，括号内的变量被替换成全局变量值。

字符串长度函数 str_length ，计算字符串长度。

字符位置提取函数 str_locate 和 str_locate_all ,返回匹配到的字符的位置。

字符匹配函数 str_match 和 str_match_all 与字符提取函数 str_extract 类似，返回匹配到的字符，不同之处在于返回格式。

字符补齐函数 str_pad ，用于在字符串中添加单个字符，可选择添加的位置，在参数 side 中进行设置。

字符删除函数 str_remove 和 str_remove_all ，用于删除字符串中的部分字符。

字符替换函数 str_replace 、 str_replace_all 和 str_replace_na ，用于替换字符串中的部分字符。

字符排序函数 str_sort 和 str_order ，对字符向量进行排序。

字符分割函数 str_split 和 str_split_fixed ，对字符串进行分割。

字符过滤函数 str_sub 和 str_subset ， str_sub 函数通过指定开始和结束位置，过滤出字符串的部分字符串。 str_subset 函数通过匹配模式，过滤出满足模式的字符串。

stringr 包中其他的有用函数，用于常见的字符处理。

文章题目：R语言中的str_c函数,str在r语言中
文章源于：http://scyanting.com/article/dscigjp.html

R语言中的str_c函数,str在r语言中

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R语言字符串处理常用函数

正则表达式（stringr包）

R语言--字符处理（stringr包）

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