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install.packages
BiocManager::install

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library()
require()

dplyr基础函数

#mutate 新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
#select 按列来筛选
select(test,1)
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
#filter筛选行
filter(test, Species == "setosa")
#arrange按照某一列进行排列
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
summarise（test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)）

练习

练习

dplyr实用技能

tydyverse包里有 8个子包

• ggplot2，用于数据可视化
• tibble，用于形成便于数据处理的数据框，数据类型定义
• tidyr，用于数据整洁，数据清理
• readr，用于读入R 格式数据，数据读取
• dplyr，用于数据操纵，数据整理
• stringr，用于处理字符串数据
• forcats，用于处理因子数据
• lubridate, 用于处理日期和时间数据（没在tidyverse中）

%>%的作用

anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))
以上代码等价于：
anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))

关系处理

#内连 (取交集）
inner_join（x,y, by = )
#左连（选第一个为参照，取第二个,要注意顺序！！！）
left_join(x,y, by =)
#全连（取并集）
full_join (x,y, by =)
#半连接 （返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join）
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
#反连接
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
#简单合并
bind_cols() 
bind_rows()

半连接和左连接的区别是

左连接 都会返回
半连接 只返回有效值