R语言中如何删除C:\Users\27895\Desktop\my_work\GSE9960_series_matrix.txt文件中缺失值的行
时间: 2023-10-30 19:07:59 浏览: 128
可以使用以下代码删除文件中缺失值的行:
```
data <- read.table("C:\\Users\\27895\\Desktop\\my_work\\GSE9960_series_matrix.txt", header=TRUE, sep="\t", row.names=1)
data <- data[complete.cases(data), ]
```
首先使用 `read.table` 函数读取文件,其中 `header=TRUE` 表示第一行为列名,`sep="\t"` 表示以制表符为分隔符, `row.names=1` 表示第一列为行名。然后使用 `complete.cases` 函数判断每行是否有缺失值,返回一个逻辑向量。最后使用这个逻辑向量筛选出不含缺失值的行。
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Python读取txt文件“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行),分别命名为df1和df2¶
好的,可以使用Python中的pandas库来读取这两个文件。代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取基因芯片数据
df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=31)
# 读取平台数据
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', skiprows=51)
```
其中,`pd.read_csv`函数可以读取以制表符为分隔符的txt文件。`skiprows`参数可以跳过注释行。`df1`和`df2`分别代表读取的两个数据框。
读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行),分别命名为df1和df2
可以使用pandas中的read_csv函数来读取txt文件,并通过参数skiprows来跳过注释行。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 读取"GPL570-55999.txt"平台文件,跳过注释行
df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', skiprows=lambda x: x.startswith('!'))
# 读取"GSE83148_series_matrix.txt"基因芯片文件,跳过注释行
df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=31)
# 打印读取结果
print(df1)
print(df2)
```
上述代码中的文件路径根据实际情况进行修改。其中“GPL570-55999.txt”文件跳过注释行的方法是,注释行以!开头,可以使用`skiprows=lambda x: x.startswith('!')`来跳过。而“GSE83148_series_matrix.txt”文件的注释行在前31行,可以使用`skiprows=31`来跳过。
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