本篇内容介绍了“怎么用R语言统计相同ID出现的频率”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
R语言代码，统计向量的频次，其实很简单，用table方法一步就完成，后面就是绘图了：
注意本代码的主题为cowplot主题适合SCI文章发表，并设置了柱状图上加数字。
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library(reshape2)
local({r <- getOption("repos") ;r["CRAN"] <- "http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/" ;options(repos=r)})
library(ggplot2)
library(cowplot)
library(RColorBrewer)
pairjoin <- function(x){
ran=x
ran[length(ran)]=">=11"
ran=ran[-1]
ran
}
#统计频率，并把大于11的 归类到一起：
data=table(data)
data[data>10]=11
MassStatN <- with(hist(data, breaks=seq(0, 11, by = 1), plot=FALSE),
data.frame(N=counts, Mass=pairjoin(breaks), PCT=counts/sum(counts)))
MassStatN
MassStatN$Mass=factor(MassStatN$Mass,levels = MassStatN$Mass,order=T)
pn=ggplot(data=MassStatN, aes(x=Mass, y=N)) +
geom_bar(fill="#4DAF4A",alpha = .9, stat="identity",width=0.8) +
geom_text(aes(x=Mass,y=N+20,label=N))+
guides(fill=FALSE)+
theme(legend.key = element_blank(),legend.title = element_blank()
)+ xlab("Peptide number")+ylab("Protein number") +ggtitle("Peptide number distribution")
pn“怎么用R语言统计相同ID出现的频率”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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