R语言ChatGPT提示词大全 | 医研AI工具库

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R语言提示词集合

以下汇总了医学研究中常用的R语言提示词，涵盖数据处理、统计分析、可视化、机器学习等多个场景

1 📂 数据处理

数据导入

Prompt:
请帮我编写R代码读取以下数据：
1. Excel文件（.xlsx格式）
2. CSV文件（UTF-8编码）
3. SAS数据集（.sas7bdat格式）

文件路径：./input/data.xlsx
要求：检查数据导入是否成功，显示前5行和列名

数据清洗

Prompt:
我有以下数据清洗需求：
1. 删除所有列全部为NA的行
2. 将"年龄"列中的负值替换为NA
3. 将"性别"列的值标准化为"Male"/"Female"
4. 检测并标记异常值（超出3倍标准差）
5. 输出清洗报告（清洗前后的行数对比）

数据合并

Prompt:
我有两个数据集：
1. baseline_data：包含患者基线信息（patient_id, age, gender）
2. followup_data：包含随访数据（patient_id, visit_date, outcome）

请按patient_id进行左连接，保留所有基线信息
要求：只保留随访数据中存在的患者

2 📊 统计分析

Table 1 基线特征表

Prompt:
请帮我生成Table 1（基线特征表）的R代码：
数据集：clinical_data
分组变量：treatment_group（Treatment vs Control）
要求：
1. 连续变量：Mean±SD（正态）或Median(IQR)（非正态）
2. 分类变量：n(%)
3. 组间比较：t检验/Wilcoxon/卡方/Fisher精确检验
4. 整理为可发布的三线表格式
使用包：tableone或 CreateTableOne

回归模型

Prompt:
请帮我构建以下回归模型：
结局变量：mortality（二分类）
自变量：age, gender, bmi, sbp, dbp, diabetes
要求：
1. 单变量回归（每个自变量单独）
2. 多变量回归（调整所有变量）
3. 计算OR值和95%置信区间
4. 提取P值并格式化（<0.001显示为"<0.001"）
5. 输出为Forest Plot

生存分析

Prompt:
请编写生存分析的R代码：
数据包含：time_to_event（天）, event（1=死亡, 0=存活）, treatment
要求：
1. 绘制KM生存曲线（按treatment分组）
2. Log-rank检验
3. Cox比例风险模型（单变量和多变量）
4. 检验比例风险假设
5. 输出HR值和95%CI的Forest Plot

3 📈 数据可视化

散点图+回归线

Prompt:
请绘制散点图：
X轴：age
Y轴：sbp（收缩压）
要求：
1. 添加线性回归线
2. 添加95%置信区间
3. 按gender分组用不同颜色
4. 添加相关性系数和P值
5. 使用ggplot2，风格简洁专业
6. 中文标题和轴标签

箱线图

Prompt:
请绘制箱线图比较不同组别的BMI：
分组：treatment_group
Y轴：bmi
要求：
1. 显示散点（jitter）
2. 添加P值注释
3. 使用发表级配色
4. 标注样本量
5. 使用ggplot2

热图

Prompt:
请绘制相关性矩阵热图：
数据：correlation_matrix（已计算好的相关系数）
要求：
1. 使用pheatmap包
2. 显示相关系数数值
3. 用星号标注显著性（*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001）
4. 使用颜色渐变（蓝-白-红）
5. 添加聚类树状图

4 🤖 机器学习

LASSO回归

Prompt:
请编写LASSO回归的R代码进行变量筛选：
数据：predictors_X（20个候选变量）, outcome_Y
要求：
1. 使用glmnet包
2. 交叉验证选择最优λ
3. 绘制系数路径图
4. 输出被选中的变量
5. 在测试集上评估模型性能（AUC）

随机森林

Prompt:
请编写随机森林分类的R代码：
结局：binary_outcome
predictors：15个变量
要求：
1. 使用randomForest包
2. 设置随机种子确保可复现
3. 计算变量重要性
4. 绘制重要性排序图
5. 在测试集上评估（混淆矩阵、AUC）

5 📄 报告生成

R Markdown报告

Prompt:
请帮我创建一个R Markdown模板：
用途：临床试验数据分析报告
要求：
1. 包含：摘要、方法、结果、讨论
2. 自动生成表格和图表
3. 内嵌R代码和输出
4. 输出为HTML和PDF两种格式
5. 使用prettydoc主题（cayman）

表格格式化

Prompt:
请将回归结果格式化为发表级表格：
数据：cox_model_summary
要求：
1. 变量名称缩写（如：age_gender → Age/Gender）
2. HR值保留2位小数
3. 95%CI格式：(1.23 to 4.56)
4. P值格式化（<0.001显示为"<0.001"）
5. 使用kable或gt包输出
6. 添加表格标题和注释