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生信技能树
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今天的是三周合计15天的数据挖掘授课学员一点一滴整理的授课知识点笔记哦，还有互动练习题哈，欢迎大家点击文末的阅读原文去关注我们学员的公众号哦！
本节课主要学习了文件操作，包括文件读取和文件导出。在这里介绍了R自带的文件导入方式和使用其他R包导入文件。
1 文件读取
R中自带的文件读取函数——read系列函数
# 读取csv、xlsx等表格形式数据read.csv(file, header = FALSE, sep = " ", quote = "\", row.names, col.names, nrows = -1, check.names = TRUR) read.table() # 读取txt数据
read.delim() # 也能读取txt文件，报错的可能相比于read.table小。
file：
数据文件
；
header：表头，如果有就是TRUE，没有就不写或者写FALSE；
sep：数据的分隔符；
quote：用于对有特殊字符的字符串划定连接线的字符串，默认是TRUE或者单引号；
row.names：保存行名的向量；
col.names：指定列名的向量；
nrows：一个正整数，用来指定从文件中读取的最大行数；
check.names：检查数据框中的变量名的语法规则是否符合书写。
读取数据时格式和原来的数据格式不符
读取后格式和excel的一些字符不符合。因为R中的规则不允许有特殊字符，而且每一列都必须有列名。因此会给你自动加上列名，并且将“-”替换为“.”。影响我们将该数据转换成矩阵（只允许一种数据类型）。
ex2 <- read.csv('ex2.csv', row.names = 1, check.names = F)
tips：数据框不允许有重复的行名。
这里主要介绍下课堂学到的几个关键参数，其他参数可以自行查找补充。
用于读取/导出文件的R包
data.table()读取
不能直接设置行名，如果需要就用tibble包来进行添加。
相较基础模块中的函数，readr包中函数速度更快（约快10倍）。
library(data.table)ex1 'ex1.txt')# 直接读取出来的文件格式具有两种类型"data.table"和"data.frame"class(ex1)# "data.table" "data.frame"
# 要去除"data.table"就需要使用data.table参数ex1 'ex1.txt', data.table = F)class(ex1)# "data.frame"# 在使用data.table包读取csv时也是同样的代码ex2 = fread("ex2.csv",data.table = F)
# 使用tibble包设置行名library(tibble)ex2 = column_to_rownames(ex2, "V1")
rio读取
命令简单，可以支持多种格式。这个包的读取方式与python包的导入方式有点相似，我还挺喜欢这个包的。
library(rio)ex1 'ex1.txt')
export(ex1, file = 'ex1.xlsx')
2 数据框导出
write.csv(ex2, file='example.csv')write.table(ex2, file='example.txt')
3 随堂练习
1. 读取GSE217012_Normalized_RPKM_LOG2_matrix.txt.gz（以保存在工作目录）注：gz是压缩格式，可以不用解压，直接读取。
2. 加载y.Rdata（已保存在工作目录），求gene1列的平均值。
x1 'GSE217012_Normalized_RPKM_LOG2_matrix.txt.gz', check.names = F)x2 data
