R包学习
R包学习
安装加载
- 镜像设置
- 通过options()
BioC_mirror检验Bioconductor的镜像
- 自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像：
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
3.高级模式
R的配置文件 .Rprofile：file.edit('~/.Rprofile')→上面两行代码→保存→重启Rstudio
- 安装
install.packages(“包”) or BiocManager::install(“包”) - 加载
library(包) or require(包)
dplyr五个基础函数
- mutate(),新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) - select(),按列筛选
按列号筛选：select(test,1)；select(test,c(1,5))；select(test,Sepal.Length)（不是很理解）
按列名筛选：select(test, Petal.Length, Petal.Width) - filter()筛选行
filter(test, Species == "setosa") - arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小 - summarise()：汇总
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
dplyr两个实用技能
- 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
- count统计某列的unique值
count(test,Species)
dplyr处理关系数据
- 內连inner_join,取交集
inner_join(test1, test2, by = "x") - 左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x') - 全连full_join
full_join( test1, test2, by = 'x') - 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：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') - 简单合并
test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))
test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))
test3 <- data.frame(z = c(100,200,300,400))
bind_rows(test1, test2)
bind_cols(test1, test3)
学着挺吃力的，我不想全程笔记和教程一样，奈何无法用其他方式呈现
