ubuntu備忘定期清空回收站

擴增子數據牢記

r ubuntu 相關技巧和備忘待解決問題1：phyloseq有一篇文章案例使用輸入和輸出文件相同的文件名，無法執行

待解決問題2：

待解決問題3：樣品分組文件太長了，導致提取出來數據存在NA值

錯誤牢記：for循環錯誤一定要檢查這個地方

錯誤牢記：正確提取行名

修改注釋文件的門類標簽為標準格式

phyloseq格式的文件導出為txt

合并phyloseq：默認去除為主食出的OTU

phyloseq時刻牢記：

phyloseq錯誤牢記：如果注釋結果一整列都是NA，出現問題tax_table 將出現錯誤

ps轉化：phyloseq提取mapping文件

ps轉化：提取mapping文件

phyloseq文件路徑必須為英文，不可包含中文路徑

ps轉化：正確提取OTU表格

ps轉化：正確提取OTU表格2

ps轉化：正確提取tax注釋表格

ps 選取部分otu或者按照分類等級過濾數據

輸入輸出：導入開頭為#的文件

你一定遇到過-符號被讀為.的情況

輸入輸出：文件保存命令

輸入輸出：R環境保存和讀取

矩陣：將一半矩陣補全

矩陣：去除全部為0的列

載入包不報warming

字符串：拆分字符提取一部分出來

提取當前路徑添加子文件夾

按照特定字符拆分字符串

數據框：數據框查看前面和末尾

數據框：修改列名

數據框:修改便變量類型注意曲線修改

數據框：構建一列有規律的向量內容

矩陣：OTU表格按照不同豐度進行分類

矩陣：缺失值使用0來代替 0更換為任意值

載入R包

R包：R語言載入包方式(require)實現多個包一起載入

R包：第一種安裝

R包：bioconductor安裝或者全能安裝

R包：gitjhub安裝

R包：github增強版-不記得倉庫號或者安裝不上

R包：安裝R包無法訪問系統library文件夾

R包：你的R包到底安裝到哪里了？

R包：定期升級所有R包

R包：查看默認載入的包

R包：查看包的函數

文件處理：查看目錄下文件

文件處理：新建文件夾

圖形：修改圖例字體

圖形：修改字體

圖形 ggsave保存中文正確用法

圖形：R字體調整為新羅馬字體

圖形：人工設定顏色

圖形：ggplot主題修改模板

圖形：散點連接起來

Markdown展示表格

rmarkdown輸出玩網頁后代碼框帶進度條

表格輸出：輸出字符串不帶引號

R語言使用觀念和小技巧

R 語言全局使用技巧

Markdown使用

圖形-ggplot2

R語言文件夾和文件操作工具

R包

矩陣

數據框操作

字符串

文件導入導出

phyloseq

錯誤牢記

待解決問題逐步更新091119

ubuntu備忘

定期清空回收站ll ~/.local/share/Trash/*

sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/*

擴增子數據牢記樣品名稱設置要求字母和數字組合，只能在多使用一個下劃線。字母一定要開頭。(平衡全部軟件的要求)；

r ubuntu 相關技巧和備忘

R語言使用觀念和小技巧當輸入錯誤代碼，命令行出現+符號，按esc結束，重新輸入。

選中函數，點擊F1回跳出幫助文件。

mapping=aes，注意出現類似mapping錯誤的時候別忘記是aes的問題。

ggplot速查表：http://rstudio.com/cheatsheets。

圖形映射都有圖例，也就是在aes中的變量。x,y軸可以看作的x,y的圖例。

在geom中設置show.legend=F,可以去除圖例。

Rsrudio在當前目錄打開腳本文件，可以設置目錄默認切換到當前工作目錄。

千萬不要設置絕對路徑，保證代碼的可移植性。

tab鍵的重要性。

盡量不去使用.R去寫代碼。使用proj或者Rmd。

面對鍵盤忘代碼？快去封裝小函數吧，輪子越多跑的越快。

如果一個數據框來自于excel，導入R中發現有重復列，但是看上去卻沒有，要仔細檢查是否有空的行也讀為了數據框。

當我們進行邏輯判斷的時候T和TRUE有什么區別？我推薦盡量寫全稱，雖然很多情況下T可以解決問題；

當我們在win下R在運行代碼中出現的一些錯誤似乎不應該出現，或者根本找不到問題所在，這是不妨重啟R 試試。

點擊F11 鍵全屏terminal，也可以調回來。

寫代碼一定要細心，切記不要著急，代碼不是盲目趕出來的。

R 語言全局使用技巧sessionInfo()

Markdown使用

Markdown展示表格

kable函數優化R語言中的數據展示方式kable(head(tab))

rmarkdown輸出玩網頁后代碼框帶進度條pre code,pre,code {

white-space:pre!important;

overflow-x: scroll!important;

}

表格輸出：輸出字符串不帶引號

在輸出中添加參數quote = F即可輸出為不加引號的字符串。write.table(quote = F)

圖形-ggplot2

圖形：修改圖例字體##修改圖例為斜體

legend.text = element_text(size = 15,face = "italic")

#修改圖例為加粗斜體

legend.text = element_text(size = 15,face = "bold.italic")

圖形：修改字體# 首次需要安裝win字體并導入

#install.packages("extrafont")

# library(extrafont)

loadfonts(device="win")

fonts()

####圖形：保存圖片的幾種方式#保存圖片1

ggsave("fileame.pdf", p, width = 10, height = 6)

ggsave(FileName2, p3, width = 12, height =8, device = cairo_pdf, family = "Times New Roman" )

#保存圖片2

pdf("filename.pdf", width = 10, height = 6)

dev.off()

#保存圖片3

tiff(file="alpha_chao1.tif", res = 300, compression = "none", width=180,height=140,units= "mm")# res = 300分辨率,units= "mm"高度和寬度的單位

dev.off()

圖形 ggsave保存中文正確用法#install.packages('Cairo')

library("Cairo")

ggsave("geo_Fus_wilt.pdf", p1, width = 12, height =8 , device = cairo_pdf, family = "Song")

圖形：R字體調整為新羅馬字體####這種方式將所有字體調整為新羅馬字體####

windowsFonts(myFont = windowsFont("Times New Roman"))

p + theme_gray(base_size = 20, base_family = "myFont")

圖形：人工設定顏色

這里補充一些常見的顏色，用于繪圖mi=c("#1B9E77" ,"#D95F02", "#7570B3","#E7298A")

圖形：ggplot主題修改模板

注意只有theme中的才算做圖形外觀，用于保存。family = "Times"，這里注意不同操作系統或者平臺對字體的命名不同，在這里新羅馬字體被命名為Times。p =p+theme_bw()+

theme(

panel.grid.major=element_blank(),

panel.grid.minor=element_blank(),

text=element_text(family="Times New Roman",face = "bold"),

plot.title = element_text(vjust = -8.5,hjust = 0.1),

axis.title.y =element_text(size = 20,face = "bold",colour = "black"),

axis.title.x =element_text(size = 24,face = "bold",colour = "black"),

axis.text = element_text(size = 20,face = "bold",family = "Times"),

axis.text.x = element_text(colour = "black",size = 14,family = "Times"),

axis.text.y = element_text(colour = "black",size = 14,family = "Times"),

legend.text = element_text(size = 15,face = "bold")

#legend.position = "none"#是否刪除圖例

)

p

#保存圖片過程中修改字體

圖形：散點連接起來

可以作為置信區間的一個補充p = p + geom_polygon()

R語言文件夾和文件操作工具

文件處理：查看目錄下文件list.files(path, full.names = TRUE)

文件處理：新建文件夾filtpath

#方便我們建立文件夾

dir.create(dirName)

R包

R包：第一種安裝########安裝R包的幾種方式#############

# 國內用戶推薦清華鏡像站

site="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN"

install.packages("DESeq2", repo=site)

R包：bioconductor安裝或者全能安裝source("https://bioconductor.org/biocLite.R")

biocLite("phangorn")

##使用biocondauctor安裝R包R3.5版本才可以使用

library(BiocInstaller)

biocLite("structSSI" )

library(BiocManager)

install()

R包：gitjhub安裝library("devtools")

install_github("joey711/phyloseq")

# 或者

devtools::install_github("gavinsimpson/ggvegan")

library(phyloseq)

#或者

require(devtools)

install_github("ggvegan")

#或者

if (!requireNamespace("devtools", quietly = TRUE))

install.packages("devtools")

devtools::install_github("calligross/ggthemeassist")

# 安裝開發版(連github不穩定有時間下載失敗，多試幾次可以成功)

devtools::install_github("phyloseq", build_vignettes = TRUE)

# 安裝新功能最優版

devtools::install_github("phyloseq", ref = "optimization")

install.packages("igraph")

#安裝指定版本

require(devtools)

install_version("igraph", version = "0.6.5",

R包：github增強版-不記得倉庫號或者安裝不上##當不記得github倉庫號之后，使用下面包安裝github包

install.packages('gdtools') #已發布至CRAN

library(githubinstall)

##無法下載得到github包，或者無法安裝后，將github包手動下載下來，解壓之后定位文件夾名稱后安裝

install.packages("C:/Users/wentao/Desktop/hrbrthemes-master/", repos = NULL, type = "source")

library(hrbrthemes)

install.packages("C:/Users/wentao/Desktop/microbiomeutilities-master/", repos = NULL, type = "source")

library(microbiomeutilities)

R包：安裝R包無法訪問系統library文件夾

我們使用win10安裝R包，往往會有兩個安裝地址，因為R無權限訪問C:/Program Files/R/R-3.5.1/library，所以大部分R包都被安裝到了document文件夾中了，我們應該設置權限的，這樣R包就被安裝到了統一文件夾中。

win10 修改文件夾全向為全部user，位置在文件夾鼠標右鍵屬性中。這樣一來我們就可以減少許多由于文件夾權限的問題。

R包：你的R包到底安裝到哪里了？### 查看包的安裝地址

.libPaths()#查看包的加載地址

.libPaths("C:/Program Files/R/R-3.5.1/library")#修改到你包的安裝地址

載入R包

R包：R語言載入包方式(require)實現多個包一起載入##將包分為兩個類型載入

.cran_packages

.bioc_packages

# Load packages into session

sapply(c(.cran_packages, .bioc_packages), require, character.only = TRUE)

### 或者

pkgs

"ggplot2", "DESeq2")

sapply(pkgs, require, character = TRUE)

R包：定期升級所有R包#######定期升級所有R##########

update.packages( )

R包：查看默認載入的包####查看默認載入的包########

getOption("defaultPackages")#：查看啟動R時自動載入的包。

####查看默認載入的包########

R包：查看包的函數#############查看包的函數#

help(package = 'mypackage')#：查看‘mypackage’的幫助

#############查看包的函數#

===

矩陣

矩陣：OTU表格按照不同豐度進行分類

矩陣分為四類a[a>= 0.01] = 1

a[a<= 0.01& a> 0.001] = 0.6

a[a<= 0.001& a> 0.0001] = 0.3

a[a<0.0001] = 0

矩陣：缺失值使用0來代替 0更換為任意值#缺失值使用0來代替

count[is.na(count)]

#將數據框中的0更換為任意值

a[a==0]

數據框操作

數據框：數據框查看前面和末尾#數據框查看前面和末尾

head(wild)

tail(wild)

數據框：修改列名colnames(otu_table1) =c("compound",colnames(otu_table1)[2:9])

colnames(tax) =c(colnames(tax)[1:2],"kingdom",

"phylum","class","order","family","genus","species","id")

數據框:修改便變量類型注意曲線修改cs = as.character(Taxonomies$Phylum)

cs1 = as.factor(cs)

數據框：構建一列有規律的向量內容#構建一列向量命令集合

fengdu$breaks= rep(1:65, 12)

# 字母開頭，數字結尾

row.names(count) = paste("RE", 1:635, sep = "")

字符串

字符串：拆分字符提取一部分出來result

print(result)

colnames(bray_curtis) = result

提取當前路徑添加子文件夾##提取當前路徑

path = getwd();path

## 添加子文件夾路徑

path0

##在path路徑下新建一個子文件夾

dir.create(path0)

##切換路徑

setwd(path)

按照特定字符拆分字符串#basename提取路徑下的文件名， strsplit使用制定分隔符拆分字符串，sapply提取制定字符串

sample.names

sample.names

文件導入導出

輸入輸出：導入開頭為#的文件#R語言中處理文件中注釋符號#可用

tax = read.table("Classifier_of_16sgg.txt",sep="\t",row.names = 1,header = T,comment.char="") ;head(tax,3)

你一定遇到過-符號被讀為.的情況

其實不僅僅是-還有許多R語言會check的符號都被讀錯，如果不添加check.names = F 參數，你的數據就會讀成這樣. 。#默認check.names = F

read.delim

#默認check.names = T

read.table

read.csv

輸入輸出：文件保存命令# 保存txt

write.table(Root_exudates,"RET_a2_only_compounds.txt",row.names = T,

col.names = T,sep = "\t")

#開頭空一格字符保存

write.table("\t", "otu差異統計表格BNC8_BNC5_DESeq2.txt",append = F, quote = F, eol = "", row.names = F, col.names = F)

# 保存統計結果，有waring正常

write.table(index, "otu差異統計表格BNC8_BNC5_DESeq2.txt", append = T, quote = F, sep="\t", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = T, col.names = T)

###文件保存處理開頭第一行錯位col.names = NA

write.table(as.matrix(jaccard.dist), file = "jaccard.txt", sep="\t", col.names = NA)

輸入輸出：R環境保存和讀取save(ps2, file = "D:/Shared_Folder/my_R_packages/easy_microbiome/easyMicrobiome/data/ps2.rda")

save(ps1, file = "D:/Shared_Folder/my_R_packages/easy_microbiome/easyMicrobiome/data/ps1.rda")

load("D:/Shared_Folder/my_R_packages/easy_microbiome/easyMicrobiome/data/ps2.rda")

矩陣：將一半矩陣補全as.matrix(jaccard.dist)

矩陣：去除全部為0的列n=ncol(count)

#增加一行，為整列的均值，計算每一列的均值，2就是表示列

count[n+1]=apply(count[c(1:nrow(count)),],1,sum)

#選擇sumsqs大于5的otu

count=count[count[n+1] > 0,1:n]

head(count)

dim(count)

載入包不報warmingsuppressMessages(library("vegan"))

phyloseq

修改注釋文件的門類標簽為標準格式colnames(tax) = c("Kingdom","Phylum","Class","Order","Family","Genus","Species")

colnames(tax) = c("Kingdom","Phylum","Class","Order","Family","Genus")

phyloseq格式的文件導出為txtps

otu = as.data.frame(otu_table(ps))

tax = as.data.frame(tax_table(ps))

map = as.data.frame(sample_data(ps))

write.table("ID\t", file="otu.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F)

write.table(otu, file="otu.txt",append = T, quote = FALSE, sep="\t",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE)

write.table("ID\t", file="tax.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F)

write.table(tax, file="tax.txt",append = T, quote = FALSE, sep="\t",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE)

write.table("ID\t", file="map.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F)

write.table(map, file="map.txt",append = T, quote = FALSE, sep="\t",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE)

合并phyloseq：默認去除為主食出的OTU

當合并ps對象時，默認會去除每個水平未能注釋出來的OTU，注意默認去除了

如果不愿意去除，可以設置NArm參數為F，但是這樣的haul我的堆疊柱狀圖代碼和沖擊圖代碼可能會因為NA值的出現而不能完整運行。目前我還沒有更新設置為F時的代碼跟新。

phyloseq時刻牢記：但凡是過濾ps文件一定要記得過濾OTU，防止全0出現

phyloseq對象的注釋文件至少要2列

phyloseq錯誤牢記：如果注釋結果一整列都是NA，出現問題tax_table 將出現錯誤

這種錯誤少見，但是出現要可以發現#可以將最后一行任意一個元素修改為字符就行

tax_table(ps0)[1,7] = "unknow"

ps轉化：phyloseq提取mapping文件mapping = as.data.frame(sample_data(ps7))

table(mapping$SampleType)

ps轉化：提取mapping文件meta(ps)

phyloseq文件路徑必須為英文，不可包含中文路徑

ps轉化：正確提取OTU表格

提取phyloseq格式中otu_table 此格式為矩陣格式，轉化為數據框形式非常快a

a = as.data.frame(a)

ps轉化：正確提取OTU表格2

phyloseq將tax文件轉化為data_frame 耗時非常大vegan_otu

OTU

if(taxa_are_rows(OTU)){

OTU

}

return(as(OTU,"matrix"))

}

otu_table = as.data.frame(t(vegan_otu(ps1)))

ps轉化：正確提取tax注釋表格

使用相似方式提取tax格式文件為數據框形式，速度將變得很快vegan_tax

tax

return(as(tax,"matrix"))

}

tax_table = as.data.frame(vegan_tax(ps))

head(tax_table)

ps 選取部分otu或者按照分類等級過濾數據ps2 %

subset_taxa(

#Kingdom == "Bacteria" &

# Genus == "Fusarium"

# Species %in%c("Fusarium_oxysporum","Fusarium_keratoplasticum")

row.names(tax_table(ps1_rela ))%in%c("SH010924.07FU_KF986690_reps_singleton","SH020983.07FU_JN235282_refs")

)

ps2

錯誤牢記

錯誤牢記：for循環錯誤一定要檢查這個地方

是否循環在一個區間for (i in 1:nrow(a))

錯誤牢記：正確提取行名

row,names 和 rownames的區別 寫成這樣是錯誤的：tax = taxonomy[row,names(x),]，但是寫成下面這樣是正確的：tax = taxonomy[rownames(x),]tax = taxonomy[rownames(x),]

head(tax)

dim(tax)

# 手動篩選顯著的組

x = x[rownames(taxonomy), ]

待解決問題

待解決問題1：phyloseq有一篇文章案例使用輸入和輸出文件相同的文件名，無法執行

是否是我哪里有錯誤，或者沒有注意到的點？?for(i in seq_along(fnFs)) {

fastqPairedFilter(c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]),

c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]),

trimLeft=10, truncLen=c(245, 160),

maxN=0, maxEE=2, truncQ=2,

compress=TRUE)

}

運行錯誤：我于是重新構建了過濾完成后的文件路徑Error in fastqPairedFilter(c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]), c(fnFs[[i]], fnRs[[i]]), : The output and input file names must be different.

待解決問題2：

出現錯誤“：Error in na.fail.default(list(age = c(1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, : missing values in object#

# dataMatrix$age

# dim(dataMatrix)

# length(dataMatrix$age)

# dataMatrix$GCGAGCGTTATCCGGATTTATTGGGTTTAAAGGGTGCGCAGGCGGAAGATCAAGTCAGCGGTAAAATTGAGAGGCTCAACCTCTTCGAGCCGTTGAAACTGGTTTTCTTGAGTGAGCGAGAAGTATGCGGAATGCGTGGTGTAGCGGTGAAATGCATAGATATCACGCAGAACTCCGATTGCGAAGGCAGCATACCGGCGCTCAACTGACGCTCATGCACGAAAGTGTGGGTATC

#

# dataMatrix[is.na(dataMatrix)]

#

# training$age

# dim(training)

# testing$age

# dataMatrix$age

# dataMatrix[1]

待解決問題3：樣品分組文件太長了，導致提取出來數據存在NA值library(caret)

setup_example(c("phyloseq", "ggplot2", "caret", "plyr", "dplyr"))

sample_data(pslog)$age2

dataMatrix

# take 8 mice at random to be the training set, and the remaining 4 the test set

trainingMice

inTrain

length(inTrain)

#

inTrain=inTrain[1:228]

training

testing

##這里出現問題添加參數,na.action = na.pass，問題解決參考：https://github.com/topepo/caret/issues/479

plsFit

method = "pls", preProc = "center")

總結

以上是生活随笔為你收集整理的r语言用行名称提取数据框信息显示na_学会这些R语言技巧至少可以节省半年时间...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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