R语言row.names函数
时间: 2023-10-23 13:01:34 浏览: 323
回答: 在R语言中,row.names()函数用于获取或设置数据框的行名。通过使用row.names()函数,可以将某一列的值作为数据框的行名。例如,使用row.names(df) <- df$gene_id可以将数据框df的gene_id列的值作为行名,并将其赋给数据框的行名。然后,可以使用df\[-1,\]将第一行删除,再使用t(df)将数据框转置。这样就可以实现将某一列设为行名的目的。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言中矩阵或者数据集操作](https://blog.csdn.net/weixin_47912083/article/details/114486562)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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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。
R语言中row.names什么意思
在 R 语言中,`row.names` 是一个函数和一个参数。作为一个参数,`row.names` 可以用于读取或写入数据框的行名称。例如,当读取 CSV 文件时,我们可以使用 `row.names = 1` 来指定第一列作为数据框的行名称。作为一个函数,`row.names()` 可以用于获取或设置数据框的行名称。例如,我们可以使用 `row.names(dataframe)` 来获取数据框的行名称,或使用 `row.names(dataframe) <- new_names` 来为数据框设置新的行名称。行名称通常用于标识数据框中每个观测的唯一标识符。
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