一、前言
R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。
生信必学R语言——含有丰富图表和Biocductor上的生信分析R包。每个包都解决生信的一个流程问题。
二、安装和加载R包
1、镜像设置
- R的配置文件：
.Rprofile
file.edit('~/.Rprofile')
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
- 保存后重启Rstudio，再运行：
options()$repos和options()$BioC_mirror
图1.png
2、R包安装和加载命令
-安装：
install.packages(“包”)
BiocManager::install(“包”)
-加载：
library(包)
require(包)
- dplyr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)
图2.png
- 示例数据——使用内置数据集iris的简化版
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
3、dplyr五个基础函数
- mutate(),新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
图3.png
-
select(),按列筛选
图4.png
图5.png -
filter()筛选行
图6.png -
arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
图7.png -
summarise()：汇总
图8.png
三、dplyr两个实用技能
- 管道操作 %>% (ctr + shift + M)
加载任意一个tidyverse包即可用管道符号
图9.png
-
count统计某列的unique值
图10.png
四、dplyr处理关系数据
图11.png
-
内连inner_join,取交集
图12.png -
左连left_join
图13.png -
全连full_join
图14.png -
半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join
图15.png -
反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
图16.png - 简单合并
注：
bind_rows()函数需要两个表格列数相同，bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数。
图17.png
五、思维导图
