R包是多个函数的集合
1. 安装和加载R包
1.1 镜像设置
options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")
options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
1.2 安装
install.packages(“包”)
BiocManager::install(“包”)
1.3 加载
library(包)
require(包)
安装与加载dplyr包
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)
示例数据
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
2. dplyr五个基础函数
2.1 mutate(),新增列
mutate.png
2.2 select(),按列筛选
2.2.1 按列号筛选
select1.png
2.2.2 按列名筛选
select2.png
2.3 filter()筛选行
filter.png
2.4 arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
2.4.1 按照Sepal.Length值默认从小到大排序
arrange1.png
2.4.2 用desc按照Sepal.Length值从大到小
arrange2.png
2.5 summarise()：汇总
对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强
summarise.png
用group_by按照Species分组，分为了3组
用summarise计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
3. dplyr两个实用技能
3.1 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
管道操作.png
3.2 count统计某列的unique值
count.png
4.dplyr处理关系数据
首先构建2个数据框test1和test2
test12.png
4.1 內连inner_join,取交集
4.2 左连left_join
按照test1的x列将两个数据库进行合并
test_join1.png
按照test2的x列将两个数据库进行合并
test_join2.png
4.3 全连full_join
相当于取两个数据框x的交集进行合并
full_join.png
4.4 半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join
通过x返回能够与test2表匹配的test1表所有记录
semi_join.png
4.5 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
4.6 简单合并
image.png
bind_rows 列数相同行合并bind_cols 行数相同列合并
幕布
学习R包.png
