学习R包
1.镜像设置
[R包镜像]
https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
2.安装
install.packages(“包”)
3.加载
library(包)或者
require(包)
实操：
1.安装三部曲
出现了bug,因为R包版本太旧了，卸载重新装了最新的
2.test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
3.五个基本函数
a.mutate(),新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
b.2.select(),按列筛选
(1)按列号筛选
select(test,1)
select(test,c(1,5))
select(test,Sepal.Length)
2)按列名筛选
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
3.filter()筛选行
4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小
5.summarise()：汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test, Species)
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
实用技能
1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）
2.count统计某列的unique值
count(test,Species)
3.dplyr处理关系数据
即将2个表进行连接，注意：不要引入factor
1.內连inner_join,取交集
inner_join(test1, test2, by = "x")
2.左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x')
3.全连full_join
full_join( test1, test2, by = 'x')
4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
6.简单合并
在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，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
参考引用自生信星球
