Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

注意：微信自动屏蔽外链，所以链接打不开，请查看原版材料。 原课程链接：

https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html

无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。

数据类型

后缀

函数

包

逗号分隔值

CSV

read.csv()

utils（默认）

read_csv()

readr（tidyverse）

制表符分隔值

TSV

read_tsv()

readr

其他分隔格式

文本

read.table()

utils

read_table()

readr

read_delim()

readr

Stata version 13-14

DTA

readdta()

haven

Stata version 7-12

DTA

read.dta()

foreign

SPSS

SAV

read.spss()

foreign

SAS

sas7bdat

read.sas7bdat()

sas7bdat

Excel

xlsx，xls

read_excel()

readxl（tidyverse）

例如，逗号分隔文本文件可以使用read.csv函数。但是，如果数据在文本文件中由不同的分隔符分隔，我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数中的参数。

基因组数据通常有一个metadata文件，其中包含有关数据集中每个样本的信息。用read.csv函数读入metadata文件。查看函数的参数以了解函数选项：

read.csv函数有一个必需参数和几个可选参数。必须参数是文件和文件名的路径，例如data/mouse_exp_design.csv。我们将函数写在赋值运算符的右侧，则任何输出都将保存为左侧的变量名。