以示例数据库iris学习dplyr包

安装与设置镜像

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

dplyr的基础函数

1.新增列：mutate
使用示例

mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 

2.按列筛选：select
3.按行筛选：filter
使用示例

filter(test, Species == "setosa")

4.按某1列或某几列对整个表格进行排序：arrange
使用示例

arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序

5.汇总：summarise

summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
group_by(test, Species)
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

R结果

实用技能

1.管道符号：%>% （传递作用）

test %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

2.统计某列unique的值：count

count(test,Species)

test

处理关系数据，将两个表进行连接

options(stringsAsFactors = F)

test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), 
                    z = c("A","B","C",'D'),
                    stringsAsFactors = F)
test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), 
                    y = c(1,2,3,4,5,6),
                    stringsAsFactors = F)

1.取交集：inner_join（，，by=）
2.左侧连接：left_join(,, by=) ,不是取交集

left_join(test1, test2, by = 'x')
##   x z  y
## 1 b A  2
## 2 e B  5
## 3 f C  6
## 4 x D NA
left_join(test2, test1, by = 'x')
##   x y    z
## 1 a 1 
## 2 b 2    A
## 3 c 3 
## 4 d 4 
## 5 e 5    B
## 6 f 6    C

3、全连接：full_join（，，by = ）
4、半连接：semi_join 返回能够与y表匹配的x表的所有记录
semi_join(x= test1, y=test2,by='x')

semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
##   x z
## 1 b A
## 2 e B
## 3 f C

5、反连接：anti_join 返回无法与y表匹配的x表的所有记录

anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
##   x y
## 1 a 1
## 2 c 3
## 3 d 4

6、合并
相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数