DAY6 R包学习——tidyr包安装与 使用

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R包准备先知

  • R包(又叫小抄)的获取途径
    方法1:去百度/谷歌XX小抄
    方法2:找Rstudio的cheatsheet网站(网速好慢的)
  • tidyr介绍
    R包里简单的,如下以此为例学会安装和使用。已从公众号下载该R包小抄pdf
    功能主要有:
    (1)数据框的变形
    (2)处理数据框中的空值
    (3)根据一个表格衍生出其他表格
    (4)实现行或列的分割和合并
      这个包是把你要用的数据处理成标准而统一的数据框(Tidy Data)
  • 安装tidyr
  1. 进入Rstudio,按上节设置好工作目录
  2. 在控制台输入:library(tidyr),发现没有这个包,所以会报错
  3. 下载和安装tydir:install.packages("tidyr")
  4. 加载tydir:library(tidyr)
  • 数据框的5点小常识
  1. 以下面命令为例,来看如何解读
    a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
    • 表达的意思是:新建数据框,这里直接把新建的数据框赋值给了a。括号里是“列名”=列值,这里列名要加双引号
    • rep,重复,括号中填要重复的字符和重复次数。paste,连接两个字符串,括号要填两个代连接字符并指定分隔符(sep),没有分隔符就填sep=“”
  1. key-valueg可理解为“键值对” ,表示一种对应关系。“键”和“值”都是列名
  2. 函数后面一般都要加括号,括号里第一个参数是都数据框名
  3. 字符串要加双引号(行名和列名也是字符串,但是可以不用加),其他单元格里出现的字符串要加
  4. 认识Tidy Data
    图片引用自生信星球
    “统一”:每个变量(variable)占一列,每个情况(case)和观测值(observation)占一行。
    image.png

tidyr包使用(四大点)

  • 一.Reshape Data
    用于把数据框统一化
    image.png
  1. 输入
    a<-data.frame(country = c("A","B","C"),"1999" =paste(c(0.7,37,212),"K"),"2000" =paste(c(2,80,213),"K"))(特例:当列名是数字的时候,比如这里1999是字符变量,加双引号、单引号还是反引号(英文模式下的1前面那个键)都不报错!)
  2. 结果如下
    同时数字列名前面加上个x(大写的)


    image.png
  3. 如何将上述结果改为 统一
    使用gather函数:合并函数。基本格式是gather(数据框名,需合并的列名(两个),合并后的key列名,value列名)
    此案例中gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases") 其中key=和value=也可以省略,即 gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases")
    结果图如下,有warning也没事
    image.png
  • 二.Handle Missing Value
    处理丢失的数据。就是某些单元格有空值的情况
    image.png
  1. 首先用以下命令获得图示数据框X
    X<-read.csv('doudou.txt')
    补充csv的导入和导出方式。
    导入:X<-read.csv('doudou.csv')
    导出:write.csv(X,'doudou.csv')
  2. Handle Missing Value有三种处理方式
    • drop_na(数据框名,依据的列名(即有空值那一列的列名)),表示有空值的,整行删除掉。此处为drop_na(X,X2)
    • fill(数据框名,依据的列名)),表示根据上一行的数值填充上,此处为fill(X,X2)
    • replace_na(数据框名,要填的列名=要填的值),空值填进去特定的一个数值
      此处为replace_na(X,list(X2=2))
  • 三.Expand Tables

    image.png

  1. complete函数
    表示把空值的位置补全,此处为
    complete(X,nesting(X1),fill=list(X2=5)),感觉和replace功能相近,只是complete函数,需要把列的信息也考虑进来(如此处的nesting(X1))
  2. expand函数
    意思是列出每列值所有可能的组合
    • 示例先建一个数据框
      pin2<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
      image.png
    • 然后输入expand(pin2,GeneId,SampleName,Expression)
      image.png
  • 四.split cells
    图片引用自生信星球
    表示把一列拆成两列(原列必须要有分隔符)

    image.png

    separate:按列分割
    separate_rows:按行分割
    image.png

    unite:分割完了再合并回去

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