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歡迎來到醫(yī)科研，這里是白介素2的讀書筆記，跟我一起聊臨床與科研的故事, 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，R語言，TCGA、GEO數(shù)據(jù)挖掘。 
 簡單for循環(huán) 
創(chuàng)建一個簡單數(shù)據(jù)框 1Sys.setlocale('LC_ALL','C')
2## [1] "C"
3library(tidyverse)
4## -- Attaching packages ---------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --
5## <U+221A> ggplot2 3.1.0 <U+221A> purrr 0.3.0
6## <U+221A> tibble 2.0.1 <U+221A> dplyr 0.8.0.1
7## <U+221A> tidyr 0.8.2 <U+221A> stringr 1.4.0
8## <U+221A> readr 1.3.1 <U+221A> forcats 0.4.0
9## -- Conflicts ------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
10## x dplyr::filter() masks stats::filter()
11## x dplyr::lag() masks stats::lag()
12df<-tibble(
13 a=rnorm(10),
14 b=rnorm(10),
15 c=rnorm(10),
16 d=rnorm(10)
17)
18df
19## # A tibble: 10 x 4
20## a b c d
21## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
22## 1 -0.956 -0.848 0.701 -1.10
23## 2 1.10 -0.925 -0.326 -0.328
24## 3 -1.39 -0.553 -1.36 1.17
25## 4 -0.102 -2.13 0.949 0.219
26## 5 -0.930 -0.789 -1.81 -0.611
27## 6 -1.56 -1.08 1.54 -0.403
28## 7 -0.115 -0.310 -2.07 -1.10
29## 8 0.817 0.151 -0.464 -0.0366
30## 9 -1.97 1.25 -0.396 -0.700
31## 10 2.44 0.486 -1.91 -0.334
元素提取的差異 df[1]與df[[1]]
提取第一列 1df[1]
2## # A tibble: 10 x 1
3## a
4## <dbl>
5## 1 -0.956
6## 2 1.10
7## 3 -1.39
8## 4 -0.102
9## 5 -0.930
10## 6 -1.56
11## 7 -0.115
12## 8 0.817
13## 9 -1.97
14## 10 2.44
提取第一列的元素操作
1df[[1]]
2## [1] -0.9556780 1.1017707 -1.3890825 -0.1017430 -0.9304293 -1.5648136
3## [7] -0.1151510 0.8174654 -1.9693236 2.4369937
實現(xiàn)一個需求：要求使用求出每一列的中位值
當(dāng)然這個需求可以用簡單的代碼實現(xiàn)，因為數(shù)據(jù)少，但我們偏要用for循環(huán)來解決
先來思考for循環(huán)的三個部分輸出 序列 函數(shù)體
輸出 注意這里的輸出是明確長度的，因此可以確定下來
1output<-vector("double",ncol(df))##
序列+循環(huán)體 這里的seq_along與length類似，但要好一些
1for (i in seq_along(df)) {
2 output[[i]]<-median(df[[i]])
3}
輸出結(jié)果 1output
2## [1] -0.5227902 -0.6708582 -0.4300781 -0.3684835
如果使用output[i]索引 發(fā)現(xiàn)得到了類似的結(jié)果
1output<-vector("double",ncol(df))##
2
3for (i in seq_along(df)) {
4 output[i]<-median(df[[i]])
5}
6output
7## [1] -0.5227902 -0.6708582 -0.4300781 -0.3684835
調(diào)整思路-創(chuàng)建未知長度的空向量 1output<-vector()##
2
3for (i in seq_along(df)) {
4 value<-median(df[[i]])
5 output<-c(value,output)
6}
7output
8## [1] -0.3684835 -0.4300781 -0.6708582 -0.5227902
for循環(huán)改裝成函數(shù) R語言是一門函數(shù)式編程語言，這意味著可以先將for循環(huán)包裝在函數(shù)中 然后可以直接調(diào)用函數(shù)，而不是直接去使用for循環(huán) 下面我們示例來改裝一下，想一個合適的函數(shù)名，因為計算每列的中位值，可命為col_median
創(chuàng)建一個函數(shù)col_median 輸入?yún)?shù)1:df,是一個簡單數(shù)據(jù)框tibble
1col_median<-function(df){
2 output<-vector()##
3 for (i in seq_along(df)) {
4 value<-median(df[[i]])
5 output<-c(value,output)
6}
7 output##函數(shù)的輸出
8}
9col_median(df)
10## [1] -0.3684835 -0.4300781 -0.6708582 -0.5227902
測試一下這個函數(shù) 1###創(chuàng)建矩陣
2data<-matrix(rnorm(60),nrow = 6,ncol = 10)
3head(data)
4## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
5## [1,] -0.821624744 -1.42055483 -1.6212754 -0.9966531 0.3076887 -1.3621218
6## [2,] 0.389617000 0.91243785 -0.1969125 2.2527410 -1.5184419 -0.9301008
7## [3,] 0.002507928 0.33528398 -0.3859504 1.9842380 0.5913518 1.1907294
8## [4,] -0.974889049 0.55289822 1.2403620 -0.2995565 -0.1231051 1.5828930
9## [5,] -0.057873471 0.01868644 0.3741498 0.8565143 -1.3681877 2.0053276
10## [6,] 0.539604156 3.16231565 0.4713369 -0.4801932 0.4394711 -0.9297590
11## [,7] [,8] [,9] [,10]
12## [1,] -0.4878761 -2.0633086 -0.9382000 1.2048067
13## [2,] -0.1664908 -0.5548023 -1.5614915 1.3281471
14## [3,] -1.1470670 -0.2582778 0.5214065 0.3797929
15## [4,] -1.1619733 -0.9926352 0.6941835 -0.2334606
16## [5,] 1.5798016 -1.3599199 -0.1201355 -0.2287048
17## [6,] -1.5974384 -0.8201751 0.2489410 0.7259488
18dim(data)
19## [1] 6 10
由于函數(shù)接受的輸入是tibble,調(diào)整數(shù)據(jù)格式為tibble
1data<-as_tibble(data)
2## Warning: `as_tibble.matrix()` requires a matrix with column names or a `.name_repair` argument. Using compatibility `.name_repair`.
3## This warning is displayed once per session.
4col_median(data)
5## [1] 0.55287084 0.06440272 -0.90640517 -0.81747157 0.13048523
6## [6] 0.09229177 0.27847891 0.08861867 0.44409110 -0.02768277
測試成功!通過這個例子我們可以思考，去完成將for循環(huán)改裝為函數(shù)，比如將此前的R語言for循環(huán)批量計算相關(guān)系數(shù)改裝成一個批量計算的函數(shù)。
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