怎么用R语言去重

data<-yourdata[, -1]data<-yourdata[, -c(1, 2 , 3)]

R语言还有宏?

1、首先，打开RStudio并创建一个新的文件脚本，［File］—［NewScript］。2、这样就会发现前面代码在全局环境下留下的数据集是非常麻烦的。清洗方法如下：3、首先，写入rm（A）以清除对应对象的数据（rm＝remove）。4、通过比较，可以发现前一个对象已经被清除。

比如dat是你数据集的名字,vname是你要删除的变量名,那么可以使用dat$vname<-NULL删除该变量 如果是删除第i行,就直接使用dat[-i,]

使用函数清除。观察自己的数据，用行来代表观测，可以使用dplyr包distinct函数来清除。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。

用as.matrix, 如果数据类型都相符 > help(as.matrix) > t t t1 t2 1 1 2 2 15 33 > aMat aMat t1 t2 [1,] 1 2 [2,] 15 33 > class(aMat) [1] "matrix"

ata[c("CJJL")] 就能得到这一列内容，但这一列每个值都有空格我想去除要如何操作？我尝试使用包 stringr 中的 str_trim()：data[c("CJJL")] <- str_trim(data[c("CJJL")], side="both")报错了。。显

控制台按Esc键

只要在workspace中的数据都可以直接调用， 不论是本程序运行的中间变量还是其他程序的中间变量(函数文件中的变量调用后自动清除了，不能调用函数文件的中间变量)，还是从外部文件load到workspace的数据，只要没有clear都是保存在计算机内存的，直接用变量名就调用了数据 有些程序数据量比较大，workspace中数据过多就会拉慢机子，常用到clear 这之后workspace里没有数据，自然不能调用了

逐步回归的R语言实现定义类型向前引入法从一元回归开始，逐步增加变量，使指标值达到最优为止相互删除法从全变量回归方程开始，逐步删去某个变量，使指标值达到最优为止逐步筛选法综合上述方法衡量标准R2：越大越好AIC：越小越好step()usage:step(object, scope, scale = 0, direction = c("both", "backward", "forward"), trace = 1, keep = NULL, steps = 1000, k = 2, ...)这个函数可以用来对已建立的lm or glm model进行逐步回归分析。其中，direction分为”both”, “backward”, “forward”，分别表示逐步筛选、向后、向前三种方法。注意，这个函数筛选的依据是AIC，而不是R2。example:最后鉴于step()有时候会出现莫名其妙的错误，因此再介绍一个可以做逐步回归的手工方法。add1()drop1()

设置环境变量的函数为options()，用options()命令可以设置一些环境变量，使用help(options)可以查看详细的参数信息。 1. 数字位数的设置 2. 扩展包的安装，修改默认安装镜像。 3. 利用R里的options函数进行光标和数字位数设置。 4. R里的options函数进行错误信息显示（忽略）设置。 5. options()常用于设置R控制台、R语言计算相关的属性，常用属性名称及默认值如下： 6. 设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径 关于R启动（help(Startup)）和选项（help(options)）的内容，参见R帮助页面。 参考： https://www.cnblogs.com/cloudtj/articles/5467922.html

1、首先在R语言中，定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“->”，如下图所示。2、可以不使用函数，直接使用“->”进行赋值，如下图所示。3、也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“->”赋值，如下图所示。4、然后使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象，如下图所示。5、最后定义一个变量w，使用函数c()进行赋值；定义一个变量c，取w变量的倒数，如下图所示就完成了。

1. R语言安装m <- matrix(c(1, 5, 6), nrow = ncol = 3)# 数据类型R语言提供了丰富的数据操作函数，包括数据清洗、数据变换、数据聚合、数据分析等。以下是一些常用数据操作示例：data <- read.csv("data.csv")a * b《http://www.atba.cc/book/1698.html》《http://www.richi.cc/ddk1967/》《http://www.richi.cc/ddk1966/》《http://www.richi.cc/ddk1968/》《http://www.richi.cc/ddk1983/》《http://www.richi.cc/ddk1925/》《http://www.richi.cc/ddk1987/》《http://www.richi.cc/ddk1988/》

形成一个新的变量？是要形成一列？没大弄清你的意思。。。PHQ<-c(MYDATA$Hopeless，MYDATA$LittleInterest)这样就合成一行了PHQ<-rbind(MYDATA$Hopeless，MYDATA$LittleInterest)这样就合成两行了如果是要给“感到绝望”和“只感到一点希望”这两个变量赋上值到一个变量，你可以用属性变量，打个分，比如“感到绝望”是0，“只感到一点希望“是1，这样形成一个新的变量我不大清楚你要的是那种，但感觉你想找的是最后一种。

r语言回归找不到变量的原因是变量间关系不够显著，或者是这个变量是空值或常数。根据查询相关公开信息显示，r语言回归找不到变量可通过检查自变量与因变量是否评估错误来进行校正更改。

假设一个场景，我们要生成20个变量，变量名是a1到a20，那么我们如何通过一个循环来生成这20个变量。 表示将1赋值给变量1。 表示选取a1对应的变量的值。

（1）预测精度的问题 如果响应变量和预测变量之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚，特别是如果观测数量n远大于预测变量p时，最小二乘回归也会有较小的方差。但是如果n和p比较接近，则容易产生过拟合；如果n<p，最小二乘回归得不到有意义的结果。（2）模型解释能力的问题 包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的；也有可能产生多重共线性的现象：即多个预测变量之间明显相关。这些情况都会增加模型的复杂程度，削弱模型的解释能力。这时候需要进行变量选择（特征选择）。

做变量转换即可

本文第一大部分将介绍用R软件的meta分析数据包实现相关系数的Meta分析，第二大部分如何用R语言进行多变量的meta分析。 想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。 meta数据包提供实现相关系数的Meta分析命令是:metacor()，这个命令通过加权的倒方差法运用相关系数和纳入的样本数来实现相关系数的随机效用模型和固定效用模型的合并，得到合并的相关系数及95%可信区间。具体的命令如下： metacor(cor, n,studlab, data= NULL, subset=NULL, sm=.settings$smcor) cor为每一个纳入研究的相关系数, n为样本量, studlab纳入研究的标签向量, data为相应的的数据集,sm选项为合并的方法，包括ZCOR和COR，其中ZCOR是合并之前先做Fisher Z变换，COR是直接合并。具体的步骤如下： library(meta) data<-read.csv(“C:/Users/86187/Desktop/data.csv”)录入的数据见图1。 data<-metacor(r,n,data=m1,sm="ZCOR") 在这里合并的方法用的是Fisher Z变换。对样本的相关系数做Fisher Z变换是因为Fisher Z变换可以使样本的相关系数的分布正态分布，尤其是在样本量较小的时候，这样便于进一步估计。一般来说，不管是随机还是固定效应都会先对相关系数做Fisher Z变换。只有很少的情况下才直接用相关系数直接来做分析，比如样本量很大的时候，如果直接合并相关系数，当相关系数值接近1的时候，小样本量研究得到的权重会非常大。因此在这里推荐合并的方法都用(ZCOR)Fisher Z变换。Meta分析的结果见图2。 结果显示，异质性检验Q=6.16, P=0.0461, I2=67.5,可以认为有统计学意义上的异质性。选用随机效用模型，COR=0.8427, 95%CI: 0.6264-0.9385, z=4.8724, P<0.0001, 有统计学差异。 具体的命令如下： forest(a) 从森林图中，非常简单和直观地看到Meta分析的统计结果，见图3关于这两个方法的介绍请看我之前公众号（全哥的学习生涯）的推送文章（如何用R语言进行meta分析，详细教程一）的内容。敏感性分析和剪补法的结果图分别见图4和图5。通常Meta分析假定效应量来自于独立的研究，因此统计结果也是独立的。然而，许多研究不能满足独立性的假设，比如多个治疗组与一个共同的对照组比较的研究和多个结局变量的研究就可能产生效应量之间的相关。多变量meta 分析（multivariate metau2043analysis）作为单变量meta分析的一个拓展，可合并估计多个研究的多个相关参数，这些参数可以是多个结局或多组间的比较。当同一总体中的测量结局相关时，分别对每个结局进行Meta 分析，测量结局之间的相关结构就可能被忽略。多变量Meta分析在随机对照研究中有多种应用，最简单的是在临床试验中把每个组的结局分别处理，其他的应用还有同时探索两个临床结局的治疗效应，或同时探索成本效益的治疗效应，比较多个治疗的联合试验，以及在观察性研究中评估暴露量与疾病之间的相关性，还有在诊断试验和网络干预中的应用。 本次数据来源请见文末的参考文献，主要研究肝硬化的非手术治疗方式预防其出血的危险性，以初次出血的例数为指标，其中三个组分别是：βu2043受体阻滞剂（A），硬化疗法（B），对照组（C），目的是评价这三种非手术治疗方式预防肝硬化出血的效果。，Bled表示初次出血的例数，Total表示干预组的总例数。YAC和YBC分别表示A、B两组相对于C组估计的ln（OR），即干预组的肝硬化初次出血的危险性是对照组的倍数的自然对数；SAA、SBB和SAB则表示其对应方差及两者之间的协方差。对于包含0的研究（研究10和研究20），在每个组增加0.5个初次出血的例数。整理后见表1。随后安装调用程序包，并进行加载： install.packages(‘mvmeta") library(mvmeta)。 随后将肝硬化初次出血整理后的数据集data（至少包含YAC、YBC、SAA、SAB、SBB变量）保存为csv格式，然后利用下面命令将其导入R语言。 mvmeta 的语句：mvmeta（formula，S，data，subset，method=“reml”，bscov=“unstr”，model=TRUE，contrasts=NULL，offset，na.action，control=list（）） 其中formula 表示结局变量名称（即YAC、YBC）；S 表示研究内（协）方差（即SAA、SAB、SBB）；data 表示数据集名称；method 表示所用的估计方法：固定效应模型时选择FIXED；随机效应模型时则选择 限制性最大似然估计（REML）、最大似然估计（ML）、矩估计（MM）、方差成分法（VC）的其中之一，默认为REML。由输出结果中Q 检验的P 值和I2 统计量来判断异质性以及选择何种效应模型。 mvmeta包中主要提供了多变量Meta分析与多变量的Meta 回归，另外也提供了单变量的Meta 分析和Meta 回归。但对于后两者，在R 语言中的metafor、meta、rmeta 及metalik 等包提供了更多、更详尽和有效的功能。多变量Meta 程序为library（mvmeta），调用mvmeta软件包。 model<-mvmeta（cbind（Ya，Yb），S=S，data=cirrhosis） model <- mvmeta（cbind（Ya，Yb）~X，S=S，data=cirrhosis），此处X代表协变量。 model<-mvmeta（Y，S=S，data=cirrhosis），此处Y为单变量的效应量，S为效应量方差。 model<-mvmeta（Y~X，S=S，data=cirrhosis），此处X代表协变量。 运行以上程序后，最后将结果输出。 单变量和多变量Meta分析都是采用ln（OR）值做分析。单变量Meta分析时YAC和YBC的Q检验P 值均小于0.05，I2统计量分别为57.7%和77.8%。多变量Meta分析Q检验P<0.05，I2统计量为73.9%。可知两种Meta 分析均存在异质性，都用随机效应模型。估计方法选择默认的REML法。 表2 是单变量Meta 分析结果，可得：AC 与BC的OR 值及95%可信区间分别为0.5281（0.2802,0.9955）、0.5406(0.3095,0.9443)，表明初次出血的危险性由于干预而降低，即βu2043受体阻滞剂、硬化疗法可以预防肝硬化出血，两者为保护因素。多变量Meta 分析的结果：YAC 为-0.6755（-1.3073，-0.0438），YBC 为-0.5938（-1.1444,-0.043 2），研究间相关系数为0.436 5（见表3），A组与B组的治疗效果呈正相关。OR 值及95%可信区间分别为0.508 9（0.2705，0.9571）、0.5522（0.318 4，0.957 7），多变量Meta 分析的结果说明βu2043受体阻滞剂预防肝硬化出血的效果是最好，其次是硬化疗法。OR 值的95%可信区间不包含1，上下限均小于1，说明两种疗法与对照组比较的初次出血危险性均小于1，差异有统计学意义。 最后，如果屏幕前的你对R语言学习还有什么问题或者看法，可以在我的公众号（全哥的学习生涯）给我留言，公众号里也有我的个人联系方式，我也希望可以结合更多志同道合的伙伴。 感谢你的阅读。

与上一篇《单因素方差分析》组合，就是筛选与因变量相关，自变量不相关（最大相关，最小冗余）的原则进行降维 针对连续变量：利用相关性 选出2至26列，显著相关的自变量，cor存储了高度相关的变量对，以及对应的相关系数 cor.test（）计算相关系数 针对分类变量：利用卡方检验 对2至126列，利用chisq.test（）进行卡方检验

对于用r语言分析两个变量是否有影响，就是用r语言来分析两个变量之间的关系，这个问题相对专业，很难解释，就大概说一下分析过程以供参考。1、想要分析数据，首先要读取数据；2、把数据做成直观图示，再进行两者之间的统计量分析；3、用r语言计算两个变量的相关系数函数；4、进行假设、验证，最终得出两个变量之间的关系，看两者是否有影响。

二重积分∫∫f(x,y)dxdy的几何意义是以积分区域D为底，以曲面z=f(x,y)为顶的曲顶柱体的体积。本题中被积函数f(x,y)=z=(4-x^2-y^2)^(1/2)，整理得x^2+y^2+z^2=4（z>0），也就是球心在原点，半径为2的上半球面，而积分区域D为xoy平面上圆心在原点，半径为2的圆。因此由z=f(x,y)和D确定的曲顶柱体就是上半球，其体积=(1/2)(4π/3)(2^3)=16π/3，也就是此积分的结果。

您好，这个语句就可以： scale(data, center=T,scale=T)，由于默认值均为T，简写成scale（data）即可标准化，data就是你导入的数据集的名称

在R中尽量使用 <- 进行赋值， <- 更标准。在R中使用 = 进行赋值可能会出现错误（有些函数会将其解释为判断）——因为R起源于S语言，S语言的定义如此。 模式-使用mode()可以查看对象的数据类型 长度-使用length()可以查看对象的长度 标量可以是数字、字符、逻辑值等。 结果 向量可以由单个或多个值组成，多值的向量只能由相同类型的值组成，有一维和多维向量。 向量用于存储数值型、字符型、逻辑型数据 is.na()判断是否为缺失值，返回一个逻辑性向量 将自变量连接成一个字符串。 一般的使用形式是paste (..., sep = " ", collapse = NULL)， ... 表示想要连接的不同自变量，sep表示不同自变量之间添加的符号，collapse打开之后表示将整个自变量变成一个单一的变量 对对象进行重复 在统计学中，按照变量值是否连续把变量分为连续变量与离散变量两种。分类变量是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。因子就是一类分类离散变量。 因子是带有水平（level）的向量。 factor()函数一般形式为： 可以用来筛选因子的level Table()函数对应的就是统计学中的列联表，是一种记录频数的方法。对于因子向量，可用函数table()来统计各类数据的频率。Table()的结果是一个带元素名的向量，元素名为因子水平，元素值为该水平的出现频率。 tapply()是对向量中的数据进行分组处理，而非对整体数据进行处理。函数一般形式为： gl()函数可以方便地产生因子，函数一般形式为： 矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的数据类型（数值型、字符型或逻辑型）。注意与数据框的差别，数据框不同列的数据类型可以不同。 函数matrix ()是构造矩阵（二维数组）的函数，其构造形式为： 数组与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性)，维数向量是一个元素取正整数值的向量，其长度是数组的维数，比如维数向量有两个元素时数组为二维数组(矩阵)。维数向量的每一个元素指定了该下标的上界，下标的下界总为1。 R软件可以用array()函数直接构造数组，其构造形式为: 数据框与矩阵类似，为二维，其数据框中各列的数据类型可以不同，但是长度必须一样。数据框在生物数据中用得比较多，是非常重要的一类数据类型。 数据框与矩阵不同的是数据框不同的列可以是不同的数据类型，并且数据框假定每列是一个变量，每行是一个观测值。 作为数据框变量的向量、因子或矩阵必须具有相同的长度（行数）。数据框可以用data.frame()函数生成，其用法与list()函数相同。 data.frame(col1,col2,col3.....)其中列向量col1,col2等可以是任何类型的向量 列表可以储存不同类型的数据，是一些对象的有序集合。它的元素也由序号(下标)区分，但是各元素的类型可以是任意对象，不同元素不必是同一类型。元素本身允许是其他复杂数据类型。比如一个列表的元素也允许是一个列表。 R软件中利用函数list()构造列表，一般语法为： Lst<-list(name_1=object_1,…, name_1=object_m) 其中name是列表元素的名称；object_i(i=1,…,m)是列表元素的对象。 unlist()函数：将list函数拉直成一个向量

R语言数据结构主要有以下四种： 向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。 以下主要讲向量： 向量就是一串数据，串联在一起，组成一个整体，向量由元素组成。 很长的向量要么从数据框提取一列，或是有规律地生成，如连续的数据： paste0函数连接两个向量，逗号 , 前后各有一个向量，如字符型和数值型向量。 paste0和paste的区别是： paste0函数 把两个向量的元素一一对应进行 无缝 连接，而 paste函数 把两个向量的元素一一对应进行 空格 连接。paste函数有默认值为空格，在空格处把空格去掉sep=""引号里把默认的空格去掉，即什么没有，就变成无缝连接，也可以用其它的符号连接sep="/"，sep="_"等。 数值型、字符型、逻辑型：只要有字符型在，用c()生成向量为字符型。只有逻辑型和数值型，用c()生成向量为数值型。 c()函数生成向量时，要求为生成同一种数据类型 注意的地方： 变量名 ：c()为生成向量函数，一般除字母c外，取单个字母或是单词及缩写，组成变量名的字母之间不要有空格，不能以数字为变量名或是以数字开头，变量名不能是中文名，特殊符号等。 <- 与c()函数之间没有空格。 <- 的快捷键输入： mac电脑： option 和 - ； windows电脑： Alt 和 - = 在任何情况下可替代 <- ，但是 = 除了赋值，还有其它用法，比如函数里参数用法。 <- 不能在任意情况下代替 = 。 强大的计算是体现在批量计算上，先把一些数据组成一个整体， 还是以向量x为单位进行 其中五个重要函数，一定要掌握。 能用函数代替的东西，坚决不用手和眼睛去数，比如length()统计向量元素个数。 结论：unique(x)与x[!duplicated(x)]函数相同 用identical()可以判断两个函数是否相同（数据结构与数据类型是否完全相同） 重点和难点： x==y ：x和对应位置的y相等吗？（x和y里的元素，按顺序一一对应比较，讲究位置对应，两者里第一个元素相同就返TRUE，比较完两个向量的第一位置上的元素，接着比较两个向量第二个位置元素...到两个向量最后）。 x和y不一样长：理解“循环补齐” 结论： 如果x与y的向量元素长度不相等，以长度向量说了算，不是由在==前的向量决定。 x%in%y ：x的每个元素在y中存在吗？（x的元素挨个到y里和所有元素比较，在y里有的相同的返回TRUE，不讲究位置，有就是TRUE，没有为FALSE）。比如y向量加了一个元素2，返回还是9个逻辑值，返回的逻辑值是与x一一对应，和y没有关系。 加减乘除，两个向量直接可以进行，等位运算。前提是两个向量必须等长，即元素个数一样。 用paste0或是paste连接两个向量，两个向量的长度（元素个数）不一致，循环补齐。 intersect(x,y)，union(x,y)，setdiff(x,y)，setdiff(y,x)，x与y顺序颠倒（setdiff()与%in%有点儿相似）。 [] ：取子集符号，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃. 例：在13个数中，取出大于7的数，首先把13个数值组成一个向量x，x>7返回是逻辑值。 取值子集的对象放在中括号的外面，取子集的逻辑值向量放在中括号里面。 单独运行中括号里的向量，中括号里各种条件的返回结果有共同的规律，是一个与x等长的逻辑值向量。 下标：代表在哪个位置上。 符号 ： [] 按照逻辑值： 中括号里是与x等长的逻辑值向量 按照位置： 中括号里是由x的下标组成的向量（支持反选） 思考：从13个彩色（绿，蓝，黄）球中，选出属于蓝色和绿色的： 使用x %in% y还是x ==y，用x %in% y，不是等位循环补齐运算，%in%比较灵活，可以在很多场景中使用，如3选2，50选2，50选20等。 13个球的颜色赋值给向量x，蓝色和绿色赋值给y。 x %in% y x[x %in% y] 修改向量的元素，修改x里的第四个元素 注意：R于语言里所有的修改，都要赋值，没有赋值就是没有发生过 把随机函数生成的数永远为一组数据：用随机函数生成向量，后运行set.seed(10086) x[match(y,x)] 和 x[order(x)] 排序，如何调整元素顺序 结论：sort(x)等于x[order(x)]，背诵下来 两个向量没有做关联的操作，可以用order函数排序对应信息 向量匹配排序-match，match函数是连线用的 x[match(y,x)] 的以后用法：以y作为模版，给x调顺序。 match：谁在中括号外面，谁就在后面， x[match(y,x)] ，以y作为模板，用x作为原料去取子集，按照一个顺序取子集，取出来的子集和y一样。 需要背诵的两个用法： x[match(y,x)] 和 x[order(x)] 练习题：在以下x和y表格里如何将y的列名一对一替换为ID 切换Rproj的时候出现弹窗：是否将工作空间保存到 .Rdata ？ 答案是：不保存，之前单独保存好脚本和图片，这里出现的提示是否临时保存，不需要保存。 .Rdata ？是什么： 以 . 开头的文件，通常用作配置，系统默认隐藏这类文件 .Rdata 是保存工作空间的默认文件 .History 是保存历史命令的默认文件 如果打开Rstudio特别慢，可能是因为 .Rdata 保存了很大的变量，可以找到 .Rdata 文件将其删除。 在Rproj右下角打开脚本时，编辑器脚本的中文注释出现乱码，解决如下： 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。 之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。

MATLAB中有一些变量有其具体意义,不适合用作变量名。 在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数。 若某函数被变量名所覆盖,则调用clear 可以取消绑定在该函数名上的变量名。 MATLAB中的变量类型有: logical,char,numeric,cell,struct以及由他们组成的数组或矩阵。 我们直接定义的数字型变量,默认是以double形式存储的，还可以通过format 改变数字型变量的显示格式。 所以R语言中矩阵的下标运算中最好不要出现变量。

R语言是统计、计算和可视化的高级语言。开源，有可扩展的软件包和众多的应用。R语言数据结构其实以数据类型的方式出现，有数据框，数组、向量和矩阵，因子和列表。数据框dataframe是统计专业常用数据集，而因子factor是分类所用的方法，表明了R语言鲜明的经济统计色彩。向量vector类似一维数组，但是没有行名和列名，只有标签names。数组array包括一维数组，二维数组和三维数组和多维数组，三维数组有行、列和层，有行名rownames和列名colnames。矩阵matrix是二维数组，但是具有矩阵计算的性质。列表list不仅具有c语言结构struct的特征，而且性质是向量，因此是数据结构中的广义表。R语言的数据结构中，没有树和图。树可用静态数组实现，应用索引方法。而图在软件包igraph中提供的函数实现，R语言的图称为网络数据格式，所以能分析生物结构和计算机网络。高级语言?R语言有程序的控制结构和函数function。尽管R语言是解释型语言，但是可以用编译的方式实现，调用方法是source(file.R)命令。R语言的软件包能在编程环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。软件包有7000多，在统计、数学计算、金融数据分析、生物学、互联网数据分析，大数据、并行计算，混合编程、数据挖掘、数据分析方面有实际应用。程序中加载软件包的命令，>library(parallel)#并行计算软件包，单线程多核查找软件包中所有函数，>library(help=parallel)>help(packet=parallel)R语言和解释型语言一样，没有变量声明。R语言能编写c++程序，应用Rcpp软件包。编程风格?统计方式的R语言，称为数据操作，仅仅是用命令处理数据，将数据分组，参数估计与结果检验。金融数据分析，则是建立模型，检验模型数据拟合效果，因此数据操作好像没有明显的编程意义，实质上没有明显的程序风格。计算机专业的R语言，称为编程的艺术。因子的应用方法、混合编程、并行程序设计、编写软件包，都是需要高超的编程技术和鲜明的编程风格，因此不同软件包的函数的程序运行时间不同。R语言程序执行时间的函数是system.time(function)，参数是系统执行的函数function。

你建立一个映射，把代号映射成你想要的时间格式。

a="9f4e2f16b6873a7eb504df6f61b24044"b=paste("0x",a,sep="")as.double(b)

当然可以，R语言也有循环控制语句for。但是，既然使用了R语言，就应当尽量用向量的方式来解决问题。向量化是R语言的一大特色，能够大大加快R语言的执行效率。

我们只能手动将factorvariable转换为取值(0,1)的虚拟变量。所用的函数一般有model.matrix(),nnetpackage中的class.ind()。最简单的方法，数据框的名称，加上你要提取的列数，示例如下：需要注意的是，如果只提取单列的话，得到的数据就变成了一个vector，而不再是dataframe的格式了。

比如 Horticulture Research 中的论文 Comparative analysis of long noncoding RNAs in angiosperms and characterization of long noncoding RNAs in response to heat stress in Chinese cabbage 方法部分写道 这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现 correlation 这个R包里的函数 correlation() 可以做 但是这里遇到了一个问题 关掉这个报错界面以后就会提示 暂时还不知道如何解决，自己搜索了一下暂时还没有找到解决办法 只能把输入法切换成中文，然后一次性把函数名输入完 计算相关系数和P值 结果如下 但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是 Hmisc 这个包中的 rcorr() 函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，然后再筛选 这个函数要求的输入数据是矩阵格式 自定义函数将这个结果转换成一个四列的数据框格式 最后用变量名去匹配 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？零基础学习R语言之相关性分析2_哔哩哔哩_bilibili psych 这个包里的 corr.test() 函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的，这个结果了也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢 小明的数据分析笔记本

方法一 删除所有变量> ls()[1] "f" "x" "y" "z"> rm(list=ls())> ls()character(0)方法二 删除一个变量rm()

数据DatatestDatatest = Datatest[,-1]就删除第一列-2就删除第二列依次类推Datatest[-1,]就是删除第一行

1、首先需要打开R studio，新建文件脚本，【File】——【New Script】。2、然后会发现，global environment这里之前代码留下的数据集非常麻烦，清除方法如下：3、首先，写入 rm(A),即可清除相应object的数据(rm=remove)。4、对比即可发现，之前的object已经被清除了。

1、通过编号删除行，通过使用一个特定的行索引号，我们可以删除这些行。2、有条件地删除行，可以使用subset函数的条件进行删除。3、删除有NA值的行，我们可以使用na省略函数从给定的数据框中删除包含NA值的行。

参数：formulaA formula of the form groups ~ x1 + x2 + ... That is, the response is the grouping factor and the right hand side specifies the (non-factor) discriminators. 一个公式的形式groups ~ x1 + x2 + ...也就是说，响应分组因素，并在右侧指定鉴（非因子）。

R，table(variable)。在R语言中，可以使用以下函数来数表一个变量：R，table(variable)。其中，`variable`是要数表的变量名。这个函数会返回一个包含变量中每个取值的频数的表格。

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。 简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

R语言中如果你的代码已经执行了，没办法撤销掉；对数据或变量造成的修改就已经保存了；可以通过再重复执行一下代码；回到你执行这条命令之前的状态。

## find the optimal model via cross-validationcv.model <- cv.glmnet(tmp.x, tmp.y, family="gaussian", nlambda=50, alpha=1, standardize=True)plot(cv.model)cv.model$lambda.mincoef(cv.model, s=cv.model$lambda.min)

设字符串变量为X,使用as.numeric(X)转换a<-c("1","2","3")b <- c("tom","jack","rose")> class(a)[1] "character">as.numeric(a)[1] 1 2 3

is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.complex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2)dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑

for (i in seq(from=0.1,to=2.9,by=0.2)){assign(paste("swc_", i, sep = ""), subset(swc_1, swc_1$z == i))}

R语言中有 arules 包，看看这包的使用方法；作关联规则分析即可。

a<-as.numeric(z[1]) #把向量强制转化成数b<-as.numeric(z[2]) #把向量强制转化成数kekaoxingfx(y,2,1,100,0.95)报错说：错误在sum(or) : 找不到这个目标对象"or"

单位根需要做的此后异方差检验需要做的不会做的话，让人帮你做就ok啊我经常帮别人做这类的数据分析的

数据准备 箱线图（又称盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小值、下四分位数（第25百分位数） 、中位数（第50百分位数）、上四分位数（第75百分位数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。 箱线图能够显示出可能为离群点（范围±1.5*IQR以外的值，IQR表示四分位距，即上四分位数与下四分位数的差值）的观测。 boxplot(x, ...) x：用于绘制箱线图的向量。....：用于调整箱线图的各参数。 箱线图可以展示单个变量或分组变量。 boxplot(formula, data=dataframe) formula：一个公式，dataframe：提供数据的数据框（或列表）。 varwidth=TRUE，将使箱线图的宽度与其样本大小的平方根成正比。 horizontal=TRUE，可以反转坐标轴的方向。 notch=TRUE，可以得到含凹槽的箱线图。 y ~ A，这将为类别型变量A的每个值并列地生成数值型变量y的箱线图。公式y ~ A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图。 小提琴图是箱线图与核密度图的结合。你可以使用vioplot包中的vioplot()函数绘制它。 Vioplot(x1,x2,...,names=,col=) x1, x2, ...：表示要绘制的一个或多个数值向量(将为每个向量绘制一幅小提琴图)。 names：小提琴图中标签的字符向量； col：一个为每幅小提琴图指定颜色的向量。 参考资料：

数据-有效性，在有效性条件的允许下面选择序列，在来源那里填入选项（也可以直接从表中选择区域），选项之间用英文半角逗号隔开，勾选“提供下拉箭头”，确定即可。

当然可以，R语言也有循环控制语句for。但是，既然使用了R语言，就应当尽量用向量的方式来解决问题。向量化是R语言的一大特色，能够大大加快R语言的执行效率。