1. 安装和加载R包

1.1.镜像设置
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
（1）R的配置文件 .Rprofile：①file.edit('~/.Rprofile')→写入代码→保存
（2）在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是.Renviron，它是为了设置R的环境变量；.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动Rstudio时完成的）。
（3）镜像查看：options()$repos；options()$BioC_mirror

1.2.安装：install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)

1.3.加载：library(包)或者require(包)

1.4.示例：
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)

2. dplyr五个基础函数（示例：test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]）

2.1. mutate(),新增列：mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) 新增Sepal长度和宽度相乘的一列

2.2. select(),按列筛选
(1)按列号筛选：select(test,1) 选择第一列；select(test,c(1,5)) 选择第一列和第五列；
(2)按列名筛选：select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择Petal.Length, Petal.Width两列；

2.3. filter()筛选行：filter(test, Species == "setosa") 选择setosa物种的行；filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 ) 选择setosa物种并且Sepal长度大于5的行；filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor")) 选择有setosa，versicolor这两个物种的行

2.4. arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序：arrange(test, Sepal.Length)按Sepal.Length这一列进行排序，默认从小到大；arrange(test, desc(Sepal.Length)) 按Sepal.Length这一列进行排序，desc从大到小

2.5. summarise(),汇总：summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) mean平均值，sd标准差 ；group_by(test, Species) 将不同物种的数据分组整理

3. dplyr两个实用技能

3.1. 管道操作 %>% (快捷键ctr + shift + M)

3.2. count统计某列的unique值

4. dplyr处理关系数据

4.1. 內连inner_join：返回两个表中所有相匹配的数据，而舍弃不匹配的数据

4.2. 左连left_join：保留 x 中的所有观测

4.3. 全连full_join：保留 x 和 y 中的所有观测

4.4. 半连接semi_join：返回能够与y表匹配的x表所有记录

4.5. 反连接anti_join：返回无法与y表匹配的x表的所记录

4.6. 简单合并：cbind()函数和rbind()函数
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