在学习R语言时，包是很实用但复杂的工具。包有很多种，可根据目的选择。无论选择何种包，在安装过程中经常会出现各种问题。即使可以顺利安装，理解并合理利用这些工具的各函数，也需要消耗极大的耐心和毅力。利用好包这个工具，能为日后的分析工作带来极大的便利。
先从文中的dplyr包入手吧。
今天先记录对文中所列函数的语法的理解吧：
- mutate(),新增列：mutate(file, new=row1*row2)，在file的row1列后插入row2列。
- select(),按列筛选：select(file, row)，在file中筛选出指定列，可以是数字指定列数（单一数字，或多数字的向量），也可以是列名（可以是单列，或逗号分隔的多列，或含多列名的向量）。
- filter筛选行：filter(file,row_name=row)，列名可以是单列或多列，均可包含表达式
- arrange(),按列对整个表格进行排序：arrange(file,row)，默认为升序（从小到大），用desc(row)即为降序（从大到小）。
- summarise()，汇总：summarise(file,统计法(如mean(row1), sd(row1)等))。summarise(group_by(file,row1),统计法(如mean(row2), sd(row2)等))，先对file的row1列进行分组，后对每一组的row2列进行mean、sd等统计。
特殊内容（主要是语法）：
- 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)：可能和前面学过的环境变量（如attach、detach）有异曲同工之妙吧？
- count统计某列的unique值：count(file,row)。
- 连接（注意：不要引入factor，加入语句stringsAsFactors = F）：
- 简单合并：cbind()合并后列数增加，需要两个数据框有相同的行数；rbind()合并后行数增加，需要两个数据框有相同的列数。
- 內连inner_join，取交集：inner_join(file1, file2, by="x")，以元素“x”为key_word，取其在file1首次出现的位置，输出在此位置前file1的所有元素及其在file1与file2中的所处行的全部元素，依序分列合并。
- 左连left_join：left_join(file1, file2, by="x")，在inner_join基础上保留元素“x”在file1及file2所处行的全部元素。
- *全连full_join，取合集：full_join(file1, file2, by="x")，在left_join基础上再输出file2中元素“x”所处列的其余元素，其余列的元素不合并。
- 半连接semi_join：semi_join(x=file1, y=file2, by="x")，以元素“x”为key_word，取其在file1首次出现的位置，输出在此位置前file1的所有元素，即弃file2，半保留file1。
- 反连接anti_join：anti_join(x=file1, y=file2, by="x")，以元素“x”为key_word，取其在file2首次出现的位置，弃在此位置前file2的所有元素在file1中的所处行的全部元素，即file2，半保留file1。
**semi_join与anti_join有半互补之意
