library(data.table) h5格式可直接使用Read10X_h5函数读入,多样本的批量读入可能稍微麻烦点,可以选择使用lapply函数批量读入目录下所有h5,返回list先merge再创建Seurat对象。 01 单样品读入 这里我们以GSE237611为例,点击custom展开文件,勾选h5格式将其下载到本地。 #使用Read10X_h5函数读入: rm(list = ls) count<...
read_then_csv <- function(sheet, path) { pathbase <- tools::file_path_sans_ext(basename(path)) df <- read_excel(path = path, sheet = sheet) write.csv(df, paste0(pathbase, "-", sheet, ".csv"), quote = FALSE, row.names = FALSE) df } path <- readxl_example("datasets.xlsx...
data <- read.table("filename.txt") ``` Excel文件:`read.xlsx()` 📋 读取Excel文件需要安装`readxl`包。安装完成后,使用`read.xlsx()`函数。例如: ```R library(readxl) data <- read.xlsx("filename.xlsx") ``` RDS文件:`readRDS()` 📁 RDS文件是R语言的专用格式,可以使用`readRDS()`函数...
readrCSV = readr::read_csv(path_csv, progress = F), fread = data.table::fread(path_csv, showProgress = F), loadRdata = base::load(path_rdata), readRds = base::readRDS(path_rds), readFeather = feather::read_feather(path_feather), times = 10) save(benchmark2, file = "benchmar...
(5)fileEncoding:文本数据的文件编码,如涉及中文字符,建议设置为GBK,默认设置为UTF-8。 除了read.table()函数,R语言base包还有read.csv(),read.csv2()、read.delim()和read.delim2()等函数, 相关参数设置与read.table()函数类似,这里不再赘述。
重新保存的数据new只有453kb大小。fread和read_txt两个函数都很顺利地读取了。 R转码 stackoverflow上看来的方法。 如果文件很多,懒得手动转码,可以用这个函数搞个遍历就好。 cleanFiles<-function(file,newfile){ writeLines(iconv(readLines(file,skipNul = TRUE)),newfile) ...
data <- read.delim("file.txt", sep="|") # 读取以竖线分隔的文本文件复制代码 4. 使用readRDS()函数读取RDS文件(二进制格式的R数据文件)。 data <- readRDS("file.rds") # 读取RDS文件复制代码 5. 使用readLines()函数逐行读取文本文件,并将其存储为字符向量。 lines <- readLines("file.txt") # ...
readr::read_rds(here::here("demo_data", "kidiq.RDS")) here宏包的好处还在于,在不同的电脑和文件结构下,代码都能运行,尤其当与合作者共同完成一个项目时,这个方法非常有用。 3、范例 d <- read.table(file= "./data/txt_file.txt", header = TRUE) ...
#读入seurat处理后的rds文件library(Seurat)library(SeuratDisk)library(loomR)sdata<-readRDS(file="./seurat_project.rds")# 在R环境下将seurat对象转换为loom文件sdata.loom<-as.loom(x=sdata,filename="./data.loom",verbose=FALSE)# Always remember to close loom files when donesdata.loom$close_all(...
So, if you want to work with a single-cell rds file in R, first you gotta bring that file into the R environment using the 'readRDS()' function. This function lets you read the content ofthe rds file and load it as an R object, which you can then play around with, analyze, and...