read.csv与write.csv

read.csv 是 R 语言中用于读取 CSV 文件的函数，它可以将 CSV 文件读入到 R 中，生成一个数据框（data.frame）对象。write.csv 则是用于将数据框对象写入 CSV 文件的函数，它可以将 R 中的数据框以 CSV 文件的形式保存到本地磁盘上。这两个函数都是 R 语言中常用的数据读写函数，方便用户进行数据操作和分析。

相关问题

解释这段代码for (i in cancer_types){ admat<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\admat.csv"),check.names=F) positive_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\positive_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) negative_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\negative_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_rna<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_rna.csv"),row.names = 1, check.names = F) normal_mi<-read.csv(str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\normal_normalized_mi.csv"),row.names = 1, check.names = F) positive_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,positive_rna,positive_mi) negative_delta<-cal_delta_pcc(admat,normal_rna,normal_mi,negative_rna,negative_mi) wilcox<-delta_wilcox_test(positive_delta,negative_delta,wilcox_pval) write.csv(wilcox,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\wilcox.csv"),quote=F,row.names=F) row.names(wilcox)<-str_c(wilcox[,1],"",wilcox[,2]) positive_delta<-na.omit(positive_delta) row.names(positive_delta)<-str_c(positive_delta[,1],"",positive_delta[,2]) negative_delta<-na.omit(negative_delta) row.names(negative_delta)<-str_c(negative_delta[,1],"_",negative_delta[,2]) positive_delta<-positive_delta[row.names(positive_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta[row.names(negative_delta)%in%row.names(wilcox),] negative_delta<-negative_delta ml_input<-merge(positive_delta,negative_delta,by="row.names") ml_input<-ml_input write.csv(ml_input,str_c(dir,"\tcga_data\",i,"\ml_input.csv"),quote=F,row.names=F) }

这段代码是一个循环，它遍历一个名为"cancer_types"的列表中的每个元素。在循环的每一次迭代中，它执行以下操作：

1. 读取一个名为"admat.csv"的文件，并将其存储为一个数据框对象(admat)。
2. 读取名为"positive_normalized_rna.csv"和"negative_normalized_rna.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(positive_rna和negative_rna)。
3. 读取名为"positive_normalized_mi.csv"和"negative_normalized_mi.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(positive_mi和negative_mi)。
4. 读取名为"normal_normalized_rna.csv"和"normal_normalized_mi.csv"的文件，并将它们分别存储为数据框对象(normal_rna和normal_mi)。
5. 使用上述数据框对象以及一个名为"cal_delta_pcc"的函数计算正样本和负样本的delta值(positive_delta和negative_delta)。
6. 使用上述delta值以及一个名为"delta_wilcox_test"的函数计算Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)。
7. 将Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)写入名为"wilcox.csv"的文件。
8. 设置Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)的行名(row.names)为两个变量的组合。
9. 删除正样本和负样本的delta值中的缺失值(na.omit)。
10. 设置正样本和负样本的delta值的行名(row.names)为两个变量的组合。
11. 从正样本和负样本的delta值中选择那些在Wilcoxon秩和检验结果(wilcox)中存在的行。
12. 将正样本和负样本的delta值进行合并(merge)，并存储为一个名为"ml_input"的数据框对象。
13. 将合并后的数据框对象(ml_input)写入名为"ml_input.csv"的文件。

总体来说，这段代码根据给定的"cancer_types"列表中的每个元素，读取相应的数据文件，并进行一系列计算和处理操作，最终生成一个名为"ml_input.csv"的文件。

##data loading### data <- read.csv("pesticides.csv",header = T) ###Datasets pre-processing#### nzv <- nearZeroVar(data, saveMetrics= TRUE) dim(data) nzv <- nearZeroVar(data) filteredDescr <- data[,-nzv] dim(filteredDescr) head(filteredDescr) write.csv(filteredDescr,"pesticides-nzv.csv") #???ر?��???? newdata <- read.csv("pesticides-nzv.csv",header = T) newdata=filteredDescr[,-662]#delete group descrCor <- cor(newdata) highCorr <- sum(abs(descrCor[upper.tri(descrCor)]) > .999) summary(descrCor[upper.tri(descrCor)]) highlyCorDescr <- findCorrelation(descrCor, cutoff = .75) newdata <- newdata[,-highlyCorDescr] group <- as.matrix(data$group)#merge frame +group finaldata <- as.data.frame(cbind(newdata,group)) write.csv(finaldata,'pesticides-nzvcorr.csv')

这段R代码是关于数据的加载和预处理：

- 首先使用`read.csv()`函数加载名为"pesticides.csv"的数据集，并将其存储在名为`data`的数据框中。
- 然后使用`nearZeroVar()`函数找到具有近似零方差的变量，并将结果存储在`nzv`中。
- 使用`data[,-nzv]`筛选出不包含近似零方差变量的数据集，并将结果存储在`filteredDescr`中。
- 输出`filteredDescr`的维度和前几行数据，然后使用`write.csv()`函数将其写入名为"pesticides-nzv.csv"的文件中。
- 使用`read.csv()`函数加载名为"pesticides-nzv.csv"的数据集，并将其存储在`newdata`中。
- 使用`filteredDescr[,-662]`删除"filteredDescr"数据框中的第662列（group列）。
- 计算变量之间的相关性，并将结果存储在`descrCor`中。
- 统计相关系数绝对值大于0.999的变量对数，并将结果存储在`highCorr`中。
- 使用`summary()`函数输出`descrCor[upper.tri(descrCor)]`的摘要统计信息。
- 使用`findCorrelation()`函数找到相关系数大于0.75的变量对，并将结果存储在`highlyCorDescr`中。
- 使用`newdata[,-highlyCorDescr]`删除`newdata`数据框中相关系数高于0.75的变量。
- 将`data$group`转换为矩阵，并与`newdata`合并为一个新的数据框`finaldata`。
- 使用`write.csv()`函数将`finaldata`写入名为"pesticides-nzvcorr.csv"的文件中。

以上是对R代码的简要解释，这段代码的具体逻辑和功能可能还需要根据具体数据集和需求进行进一步理解和调整。