1. 镜像设置

参考给自己一个全新的R语言环境，也可用两行代码分别对应清华源和中科大源：

options("repos" = (CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")

2. 安装和加载包

由于电脑用户名设置的中文，安装Rstudio时，更改设置（见学习小组Day4笔记--孔嘉豪）加切换语言才能正常使用。但是今天要下包的时候就不停报错，显示无法读取路径（试了一整个下午😂。
解决办法——找到Rprofile.csv的文件，用vscode或记事本打开，添加一段代码

.libPaths(c('C://R',.libPaths()))

👆意思是更改下载包的路径到C盘的R文件夹中，注意的是避免路径中出现任何中文，包括Unicode转码后的中文也不可以。

install.packages("包") #安装包
library(d包) #加载包

👆install.packages(“包”)也可以是BiocManager::install(“包”)。取决于安装包存在于CRAN网站还是Biocductor。可以谷歌到。

3. dplyr五个基础函数

tidyverse是一组处理与可视化R包的集合，其中ggplot2与dplyr最广为人知ggplot2为可视化数据；dplyr为数据操作语法。我们下的就是dplyr，用来数据处理

            A           B            C           D           E  
1          5.1         3.5          1.4         0.2          X 
2          4.9         3.0          1.4         0.2          X
3          7.0         3.2          4.7         1.4          Y
4          6.4         3.2          4.5         1.5          Y
5          6.3         3.3          6.0         2.5          Z
6          5.8         2.7          5.1         1.9          Z

3.1 新增列 mutate()

mutate(文件名, new = A * B)  #新增列，可基础计算

3.2 筛选列 select()

vars <- c("A", "B")  #变量vars赋值
select(文件名, A, B, c(1, 5), one_of(vars))  #按列名，元素位置，vars变量筛选

3.3 筛选行 filter()

filter(文件名, E == "X")  #按行内容筛选
filter(文件名, E == "X"& A > 5 )  #附加筛选条件
filter(文件名, E %in% c("X","Y"))  #多重内容筛选

3.4 列排序 arrange()

arrange(文件名, A)  #默认从小到大排序
arrange(文件名, desc(A))  #从大到小排

3.5 汇总 summarise()

summarise(文件名, mean(A), sd(B))  #计算A的均数和B的标准差
summarise(group_by(文件名, E), mean(A), sd(B))  #按E列分组后，计算均数和标准差

4. dplyr两个实用技能

4.1 管道操作

> 文件名 %>% 
+ group_by(E) %>% 
+ summarise(mean(A), sd(B))  #等同于 3.5

4.2 统计

count(文件名, E)  #统计E列同字符串的个数

5. dplyr处理关系数据

options(stringsAsFactors = F)  #字符不转换为因子

5.1 交集 inner_join()

inner_join(文件1, 文件2, by = "A")

5.2 左连 left_join()

left_join(文件1, 文件2, by = "A")  #在文件1基础上，将文件2向左并
#不写 by = “x” 的话系统也能自动识别可以合并的列

5.3 全连 full_join()

full_join( 文件1, 文件2, by = 'A')

5.4 半连接 semi_join()

semi_join(x = 文件1, y = 文件2, by = 'A')  #仅返回两表能够匹配的数据

5.5 反连接 anti_join()

anti_join(x = 文件1, y = 文件2, by = 'A')  #返回两表不能够匹配的数据

5.6 简单合并 bind_rows() bind_cols()

bind_rows(文件1, 文件2)  #合并行
bind_cols(文件1, 文件2)  #合并列