RaGiris.Rmd

---
title: "R’a Giris"
author: "Matematiksel Evrim Yaz Okulu"
date: "7 Eylul 2015"
output: beamer_presentation
---



##Oturum programi
- R ortami
\vspace{\baselineskip}
- R sozdizimi (syntax)
\vspace{\baselineskip}
- Temel R komutlari
\vspace{\baselineskip}
- Veri okuma/yazma

##Neden programlama?

- **Neden olmasin?** Programlama biyologlarin/ekologlarin kullandigi diger yontemlerden daha zor degil. 
\vspace{\baselineskip}
- Analizlerin icin bir baskasina muhtac olmak yerine araclari kendin kullanabilmen sana **bagimsizlik** tanir.
\vspace{\baselineskip}
- Programlama, dusuncelerini ve yontemlerini bir **cerceveye** oturtmana yardimci olur
\vspace{\baselineskip}
- Programlama, calismalarini meslektaslarinla kolaylikla **paylasabilmeni** ve biliminin **yeniden uretilebilir** olmasini saglar 




##Neden R?


- Biyoloji ve ekoloji alaninda yararlanilan **gelismis** hesaplamali ve istatistiksel bircok yontemi kullanmaniza olanak tanir.

- **Guclu**, **etkili** ve **kolay** veri yonetimi saglar.

- **Kaliteli** ve **esnek** grafik cizimler uretebilir.

- **Yaygin** bir sekilde kullanildigi icin sorulariniza cevap bulma sansiniz fazladir, **iletisim kolayligi** saglar, siklikla diger araclarla **entegrasyonu** mumkundur.

- **Ucretsiz** ve **acik kaynak**, ayrica pek cok isletim sisteminde sorunsuzca calisabilir.



##Bu modulun isleyisi:



- Gecmis programlama bilgisi gerekmiyor
\vspace{\baselineskip}
- Konular birbirine eklenerek ilerleyecek
\vspace{\baselineskip}
- R markdown dosyalari uzerinden anlatim
\vspace{\baselineskip}
- Kod yazimi, egzersizler, uygulamalar



##Baslayalim!

RStudio, R'a ozel interaktif bir arayuz.

- **Arac cubugu** (toolbar): Yeni dosyalar olusturma, calisma klasorunu degistirme vb.

```{r,eval=FALSE}
# calismakta oldugum dizinin erisim yolu
getwd() 

# calismak istedigim dizinin erisim yolu
setwd("/calismak/istedigim/dizinin/erisim/yolu") 
```



##Baslayalim!

RStudio, R'a ozel interaktif bir arayuz.

- **Arac cubugu** (toolbar): Yeni dosyalar olusturma, calisma klasorunu degistirme vb.

- **Konsol** (console): R kodlarini dogrudan ve satir satir calistirma vb.

- **Dosyalar/grafikler/paketler/yardim paneli** (files/plots/packages/help) 
- **Ortam/Gecmis paneli** (environment/history): Yaratilmis olan degiskenler, gecmis komutlar vb.

- **Kaynak paneli** (source pane): R markdown ve betik (script) dosyalarini duzenleme, calistirma, kaydetme vb.


##Deneyin:


1. (Henuz olusturmadiysaniz) Bilgisayarinizda bu yaz okulu icin bir dizin olusturun. 

2. Olusturdugunuz dizinde "Gun1" alt dizini yaratin.

3. RStudio'da calisma dizininizi bu alt dizin (Gun1) olarak tanimlayin.

4. Yeni bir R betigi (script) olusturun. 

5. Asagidaki kodu betik dosyasina kopyalayip yapistirin:

```{r, eval=FALSE}
for(i in 3:1){
  print(i)
  Sys.sleep(1)
} 
print("Merhaba dunya!")
```

6. R betiginizi "Gun1" dizinine kaydedin ve calistirin (source).

##Veri tipleri

R'da bircok veri tipi bulunur: vektorler, matrisler, veri cerceveleri (data frames), listeler etc. (hepsine bir sonraki oturumda daha detayli deginecegiz!)

```{r}
# skalar
s <- 4 

# numerik vektor 
v <- c(1,2,5.3,6,-2,4)

# 3 x 4 numerik matris 
m <- matrix(1:12, nrow=3,ncol=4)
m
```

##Diger bazi veri tipleri...


- **Mantiksal islecler** (Booleans): `TRUE` (DOGRU) veya `FALSE` (YANLIS)

- **Eksik veya tanimsiz degerler**: `NA`, `NaN`, vb.

- **Karakterler**:
```{r}
# karakter vektor
v <- c("bir","iki","uc") 
v
```


##Fonksiyonlar



Yerlesik fonksiyonlar:


```{r, eval=FALSE}
mean(c(0:10, 50))   #   =8.75
log10(1e7)    #  =7
```
```{r}
plot(sin, -pi, 4*pi)
```


##Fonksiyonlar




Kullanici taminli fonksiyonlar:     

>fonksiyonum <- function(arg1, arg2, ... ){     
komutlar     
return(nesne)     
}



##Yaygin islemler


```{r,eval=FALSE}
7+5 # Toplama
7-5 # Cikarma
7*5 # Carpma
7/5 # Bolme
7^5 # Ust
7 %% 5 # Mod (kalan)
7 %/% 5 # Tam bolen
sqrt(25) # Karekok
exp(1) # Ustel fonksiyon
log(10) # Dogal logaritma
log10(10) # 10 tabaninda log
sin(pi/2) # Sinus
cos(pi) # Kosinus
factorial(10) # Faktoriyel
```

##Yaygin islemler


Karsilastirmalar: 
```{r}
7 > 5 # Buyuktur
7 <= 5 # Kucuk esittir
7 == 5 # Esittir
7 != 5 # Esit degildir
```

##Yaygin islemler


Mantiksal isleclerle karsilastirmalar:
```{r}
(5 > 7) & (6*7 == 42)
(5 > 7) | (6*7 == 42)
```

##Verileri isimlendirme


Veri nesnelerine isim verebiliriz; bunlara **degisken** diyoruz.

R'da bazi degiskenler yerlesik olarak bulunur:
```{r}
pi
```

Degiskenleri fonksiyonlarda veya islemlerde kullanabiliriz:
```{r}
pi*10
cos(pi)
```

##Yeni degisken atama


**atama operatoru** `<-` veya `=`  
```{r}
pi.yaklasik <- 22/7
pi.yaklasik
```
> ONEMLI: Degiskenlerinize anlasilir ve acik isimler vermeye ozen gosterin! 

##Calisma ortami

Calisma ortaminda su ana kadar yarattigimiz degiskenler neler?
```{r}
ls() 
objects()
```

Degiskenleri silmek icin:
```{r}
rm("pi.yaklasik")
ls()
rm(list=ls()) # hepsini sil
```

##RStudio ipuclari

Tus | Aciklama
----------|-------------
`<tab>` | komutlari ve dosya isimlerini otomatik tamamlar
`<yukari>` | konsola girdiginiz onceki komutlara geri doner 
`<ctrl-yukari>` | onceki komutlarin gecmisini listeler
`<ctrl-enter>` | siradaki satiri kaynak panelinden konsoldan calistirir
`<ESC>` | henuz bitmemis olan komutu sonlandirir

##R Veri tablolari

- R nesnelerini, R'in kendi formatinda kaydedebilir, geri yukleyebilirsiniz.

```{r,eval=FALSE}
# kaydetmek icin
save(BenimVerilerim, file="BenimVeriDosyam.Rda")

# yuklemek icin 
load("BenimVeriDosyam.Rda")
```
- Yukleme komutuyla `BenimVerilerim` veri nesnesi **eski ismi** ve yapisiyla calisma ortamina geri gelir. 

- Yuklemek icin ayni dizinde olmaniz veya dosyanin basina dizin erisim yolunu yazmaniz gerekir.

##Duz metin dosyalari

- R (Excel tablolarina kiyasla daha) derli toplu olan duz metin dosyalarini sever.
\vspace{\baselineskip}
- Daha az yapilandirilmis bu dosyalar daha cok yer tutsa da bir cok kelime islemci program tarafindan okunabilirler. 
\vspace{\baselineskip}
- Yakin gelecekte gecersiz bir veri formati olacaga benzemiyorlar.
\vspace{\baselineskip}
- Ayrica dosyalardaki bir iki bitlik bozulma nedeniyle tumden kullanilamaz hale gelme sanslari daha dusuktur. 


## Duz metin: okuma/yazma

- `read.table()`:
    + Alanlarin boslukla (space) aralandirilmis, her sira icin bir satir oldugunu var sayar
    + Ana degisken olarak dosyanin ismini veya URL'sini kabul eder
    + **Veri cercevesi** (dataframe) dondurur
    + Bircok opsiyon tanimlanabilir: alan ayiraci, sutun basliklari, varsa dosya basinda okunmadan atlanilmasi istenen satir sayisi vb.
    
- `read.csv()`, `read.table()`'in secenekleri dogrudan virgulle-ayrilmis alanlari (comma-separated values - CSV) okumaya ayarlanmis kisa yoludur
    + Excel CSV dosyalarini okuyup yazabilir
    
- Yazmak icin benzer sekilde: `write.table()` ve `write.csv()` 

##Ornek: Transkriptom verisi

1. Calisma dizinimizi kontrol edelim, gerekirse degistirelim.  
```{r,eval=FALSE}
getwd()
setwd()
```
2. Calisma dizinimizdeki dosyalari listeleyelim.
```{r,eval=FALSE}
list.files()
```
3. "TranskriptomVerisi.txt" dosyasini okuyalim
```{r,eval=FALSE}
TransVer <- read.table("TranskriptomVerisi.txt",
                       header=T,row.names = 1)
```
    
## Egzersiz: Kunduz verisi

1. KunduzPop.csv dosyasini R'a okutun.
```{r,eval=FALSE}
?read.table
?read.csv
```

2. `tab` ayiracli ve .txt uzantili olarak yazin.

```{r,eval=FALSE}
?write.table
```
## Oturumu kaydetmek icin

Oturum boyunca yazmis oldugunuz komutlari (bulundugunuz calisma dizinine) kaydetmek icin `savehistory()` komutunu kullanabilirsiniz:
```{r,eval=FALSE}
savehistory("yazokulu_gun1_1.txt")
```
Oturum sonunda, calisma ortaminizda kalan veri nesnelerinin tamamini kaydetmek icin asagidaki komutu kullanabilirsiniz:
```{r,eval=FALSE}
save(list=ls(),file="ROturumu_gun1_1.RData")
```
Ya da nesnelerin hepsini degil bazilarini kaydetmek icin:
```{r,eval=FALSE}
save(m,s,v,file="ROturumu_gun1_1.RData")
```