r语言 数据框 全部取整

要将R语言数据框中的全部数值取整，我们可以使用`round()`函数。`round()`函数会将数值四舍五入到最接近的整数。

首先，我们需要确定数据框中的数值列。可以使用`is.numeric()`函数来检查列是否为数值类型。然后，我们可以使用`lapply()`函数对每个数值列应用`round()`函数。

下面是一个示例代码来取整数据框中的所有数值列：

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(a = c(1.2, 2.7, 3.5),
                 b = c(4.1, 5.3, 6.8))

# 检查数据框中的数值列
numeric_cols <- sapply(df, is.numeric)

# 对数值列应用round()函数
df[numeric_cols] <- lapply(df[numeric_cols], round)

# 输出取整后的数据框
print(df)

运行上述代码后，我们会得到取整后的数据框：

  a b
1 1 4
2 3 5
3 4 7

这样，数据框中的全部数值已经被取整了。请注意，`round()`函数可以接受额外的参数来指定保留的小数位数。如果希望取整到整数，可以使用`round(x, 0)`，其中`x`是要取整的数值。

相关问题

用R语言，随机生成100个学生，学号范围2021001～2021100。并随机生成高数，英语，网站开发三科成绩，成绩取整，高数为均匀随机分布数，都在75以上。英语为正态分布，平均成绩为80，标准差7。网站开发正态分布，平均83，标准差18。正态分布中超过100的成绩变成100。

你可以使用R语言来实现这个需求。以下是一个示例代码：

# 设置学号范围
start_year <- 2021
start_id <- seq(from = start_year * 10000 + start_id,
                  to = start_year * 10000 + end_id)

# 高数成绩（均匀分布在75分及以上）
math_scores <- sample(75:100, size = length(student_ids), replace = TRUE)

# 英语成绩（正态分布，平均80，标准差7）
english_scores <- round(rnorm(length(student_ids), mean = 80, sd = 7))

# 网站开发成绩（正态分布，平均83，标准差18，超过100设为100）
web_dev_scores <- round(rnorm(length(student_ids), mean = 83, sd = 18))
web_dev_scores[web_dev_scores > 100] <- 100

# 结果存储为data.frame
students_data <- data.frame(StudentID = student_ids,
                            MathScore = math_scores,
                            EnglishScore = english_scores,
                            WebDevScore = web_dev_scores)

这段代码首先创建了一个从2021001到2021100的学生ID序列，然后生成高数成绩，英语成绩采用正态分布，网站开发成绩也采用正态分布但限制在100分以内。结果保存在一个名为`students_data`的数据框中，方便后续的统计分析。

R语言 转录组差异基因

要分析转录组差异基因，可以使用R语言中的DESeq2包。首先，需要导入DESeq2包并安装所需的依赖项。可以使用以下命令来完成这一步骤：

#source("https://bioconductor.org/biocLite.R") #载入安装工具
#BiocManager::install("DESeq2")#安装包
library(DESeq2)

接下来，将基因表达量数据和分组信息导入R环境中，并创建一个DESeqDataSet对象。可以使用以下命令来实现：

mycounts_1 <- round(mycounts_1, digits=0) #将输入数据取整，若为count数据不需要这一步
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = mycounts_1, #基因表达量表
                              colData = mymeta, #分组信息表
                              design = ~dex) #分组信息里的列名

然后，可以使用DESeq函数来进行差异表达分析，并将结果保存在一个DESeqResults对象中。可以使用以下命令来完成这一步骤：

dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

接下来，可以查看差异表达基因的前几行，以及结果对象的类别。可以使用以下命令来实现：

head(res)
class(res)

如果需要将结果保存为一个数据框，可以使用以下命令：

res_1 <- data.frame(res)
class(res_1)
head(res_1)

为了进一步分析差异基因的上下调情况，可以使用dplyr包中的mutate函数将基因分为上调、下调和不显著差异的三个组，并统计每个组中基因的数量。可以使用以下命令来实现：

library(dplyr)
res_1 %>%
  mutate(group = case_when(
    log2FoldChange >= 1 & pvalue <= 0.05 ~ "UP",
    log2FoldChange <= -1 & pvalue <= 0.05 ~ "DOWN",
    TRUE ~ "NS"
  )) -> res_2
table(res_2$group)

最后，如果需要将上述结果保存为CSV文件，可以使用以下命令：

write.csv(res_2, file = "res_2.csv")

这样，就可以完成R语言中转录组差异基因的分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [转录组-DESeq2筛选差异基因](https://blog.csdn.net/weixin_59909329/article/details/124035131)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [转录组-差异基因热图](https://blog.csdn.net/weixin_59909329/article/details/124774333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]