R语言之R包学习

首先想要使用R语言，那肯定离不开R包，接下来一步一步示范如何安装、使用R包

R包下载

R包下载的代码:

install.packages
BiocManager::install
source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
 biocLite("limma")

但是不一定成功，主要是因为是否配置好了镜像网站
这就需要利用如下代码来设置(代码来自生信星球)

file.edit('~/.Rprofile')

然后再填入

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源

最后再使用命令options()$repos和options()$BioC_mirror检查是否配置好了。

R包加载

library()
require()
如

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

R包使用

此处以dplyr包为例

test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]

新增列：

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

按列筛选：

select(test,1)
select(test,c(1,5))
select(test,Sepal.Length)
select(test, Petal.Length, Petal.Width)

条件筛选行：

filter(test, Species == "versicolor")
filter(test, Species == "versicolor"&Sepal.Length > 1 )
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))

排序：

arrange(test, Sepal.Length) #默认从小到大排序
arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小排序

汇总：

summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
group_by(test, Species) #可以分好组，计算各组的值
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 
#这里同样可以用到之前attach（），这样就简单些

统计：

count(test,Species) #统计某列的unique值

关联数据：

options(stringsAsFactors = F) #不引入factor
tmp1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), 
                    z = c("A","B","C",'D'),
                    stringsAsFactors = F)
tmp2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), 
                    y = c(1,2,3,4,5,6),
                    stringsAsFactors = F)

取交集

inner_join(test1, test2, by = "x")

左连

left_join(test1, test2, by = 'x')
left_join(test2, test1, by = 'x')

全连

full_join( test1, test2, by = 'x')

半连：能够与y表匹配的x表所有记录

semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')

反连接：无法与y匹配的x表记录

anti_join(x = test1, y = test2, by = 'x')

合并

bind_rows(test1, test2) #两个数据框列数相同
bind_cols(test1, test3) #两个数据框有行数相同

最后的思维导图在此

R包学习

学习小组DAY06笔记--CGJ