R语言常用Tips

经常要用到R，有些小技巧每次都要去查，比较麻烦，干脆记录一下。

软件安装

  1. 安装Rtools：

    • 安装 Rtools4.0，安装包：https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

    • 配置环境

      • 在 RStudio 里面运行以下脚本：

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        writeLines('PATH="${RTOOLS40_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"', con = "~/.Renviron")

      • 重新启动 RStudio，然后运行以下代码：

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        Sys.which("make")

        会得到结果：”C:\rtools40\usr\bin\make.exe”（也就是 make.exe 的路径）

      • 尝试安装一个包

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        install.packages("jsonlite", type = "source")

  2. RStudio中文乱码：
    菜单栏中的 file->reopen with encoding->utf-8

  3. Rshiny上传文件大小限制：在server.R文件顶部加上下面这行代码：

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    options(shiny.maxRequestSize=1000*1024^2)

  4. 更新所有R包：

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    #安装包
    install.packages("rvcheck")
    #加载包
    library(rvcheck)
    #检查R是否有更新
    rvcheck::check_r()
    # 更新所有R包
    rvcheck::update_all(check_R = FALSE,which = c("CRAN","BioC","github")

  5. 更新R版本：

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    library(installr)
    updateR()

  6. 安装{% label proj4 purple %}解决方案：

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    sudo apt-get install libproj-dev

ggplot2

  1. ggplot2限制Y轴范围：

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    coord_cartesian(ylim = c(5, 22))

  2. ggplot2输出中文：

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    theme_bw(base_family = "STKaiti")

  3. ggplot2坐标轴文字角度：

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    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, vjust = 1)

  4. ggplot2导出成PPT：

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    export::graph2ppt(p2, width = 6, height = 5,
                      margins = c(top = 0.5, right = 0.5, 
                                      bottom = 0.5, left= 0.5), 
                      center = TRUE,
                      file = '../results/PPT/稻瘟病发病情况（2020）.ppt')

  5. ggplot2渐变色填充：

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    scale_fill_gradient2(low = "#000080", mid = "white", high = "#B22222")

  6. 图例名称：

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    labs(fill = 'Cor')

  7. 坐标轴刻度长度：

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    theme(axis.ticks.length.y = unit(0,'mm'))

  8. 颠倒X轴和Y轴：

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    coord_flip()

热图相关

  1. ComplexHeatmap注释的颜色设置：

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    ann.right = HeatmapAnnotation(which = 'row',
                                  gap = unit(1.5,'mm'),
                                  `Class I` = res.cor.3$`Class I`,
                                  annotation_name_side = 'top',
                                  annotation_name_rot = 90,
                                  annotation_name_offset = unit(2,'mm'),
                                  col = list(`Class I` = c('Lipids' = '#DC143C',
                                                          'Phenolic acids' = '#00FF00',
                                                          'Alkaloids' = '#483D8B',
                                                          'Terpenoids' = '#808000',
                                                          'Organic acids' = '#FF8C00',
                                                          'Others' = '#B22222',
                                                          'Nucleotides' = '#000000',
                                                          'Flavonoids' = '#006400',
                                                          'Amino acids' = '#0000CD')))

  1. 调用pheatmap包中的函数解决ComplexHeatmap::Heatmap数据标准化问题：

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    df.heatmap[,1:6] %>% as.matrix() %>%
      pheatmap:::scale_rows() %>%
      ComplexHeatmap::Heatmap(name = '相 对\n表达量',
                              col = c("navy", "white", "firebrick3"),
                              show_row_names = FALSE)

  2. 热图标注显著性：

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    p.cor = quickcor(design, mes, cor.test = TRUE) +
      geom_colour() +
      geom_mark(r = NA,sig.thres = 0.05, 
                size = 5, color = 'black',
                nudge_x = 0, nudge_y = 0) +
      scale_fill_gradient2(low = "navy", 
                           mid = "white", 
                           high = "firebrick3")+
      labs(fill = 'Cor')

  3. ggcor绘制两个矩阵的热图：

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    quickcor(df.dems.1, df.degs.1.down, cor.test = TRUE, height = 10) +
        geom_colour() +
        scale_fill_gradient2(low = "navy", 
                             mid = "white", 
                             high = "firebrick3")+
        labs(fill = 'Cor')+
        remove_x_axis() +
        theme(axis.ticks.length.y = unit(0,'mm'),
              axis.text.y = element_text(size = 1))

数据处理

  1. dcast()函数用法：

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    reshape2::dcast(res.cor, gene ~ meta) # gene是行，meta是列
    # acast()函数的话直接就生成rownames
    # gene在第一列，meta在第二列，这样才能成功，我也不知道是为啥！

  2. 方差分析多重比较：

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    tuk.15 = glht(fit.15, linfct = mcp(donor = 'Tukey'))
    sig.15 = cld(tuk.15, level = 0.95, decreasing = TRUE)[["mcletters"]][["Letters"]] %>%
            as.data.frame()

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作者
小蓝哥
发布于
2021年1月18日
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