1、取两个向量的交集

intersect()

2、match函数
match:匹配两个向量,返回第二个向量在第一个向量匹配位置的下标值。
match函数使用格式有如下两种:
第一种方便设置参数,返回x中元素在table中的位置

match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)

第二种简洁,返回x中每个元素在table中是否存在

x %in% table

3、取向量中第X个元素 R

d[17]

4、删除含有NA的行

> # 创建数据框
mydata <- data.frame(name=c("M","T","J","H","F"),sex=c("F","M",NA,"M","M"),score=c(91,81,71,89,NA))
> mydataname  sex score
1    M    F    91
2    T    M    81
3    J <NA>    71
4    H    M    89
5    F    M    NA
> mydata<-mydata[complete.cases(mydata),]
> mydataname sex score
1    M   F    91
2    T   M    81
4    H   M    89

5、data fram的合并

e<-all_tum[27450,]
class(e)
#"data.frame"
class(rps)
#"data.frame"
rps90<-rbind(rps,e)
#在rps数据框下面增加行,按行合并;

6、表达矩阵数据处理
原理

data<-log(data+1)

7、将数据框内容转化为数值型

?apply()
class(nexp[1,1])
nexp<-apply(nexp,2,as.numeric)
class(nexp)
rownames(nexp)<-geneid$ENTREZID
nexp <- data.frame(nexp)

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