学习R包

安装和加载R包

1. 镜像设置

2.  安装

R包安装命令是install.packages(“包”)      安装的包存在于CRAN网站

或BiocManager::install(“包”),        安装包存在于Biocductor网站

注： 需要联网。

3.加载

以下两个均可加载。
library(包)

require(包)

安装加载三部曲

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)

test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]  #示例数据

dplyr五个基础函数

1.mutate(),新增列

mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)

2.select(),按列筛选

(1)按列号筛选

(2)按列名筛选

3.filter()筛选行

4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序

5.summarise()：汇总

对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强。

dplyr两个实用技能

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

dplyr处理关系数据

2个表进行连接，注意：不要引入factor

1.  內连inner_join,取交集

2. 左连left_join

left_join(test1, test2, by = 'x')

left_join(test2, test1, 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

相当于base包里的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.