DAY6-琦

加载和安装R包

1.镜像设置

file.edit('~/.Rprofile')

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源 
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源

image.png

2.检查

options()$repos
options()$BioC_mirror

3.安装+加载

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)

dplyr是安装包的名字

image.png image.png
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] image.png

dplyr五个基础函数

1.新增列

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

image.png

2.筛选列

select(test,1)

image.png
select(test,c(2,3)) image.png

select(test,Sepal.Length)#按列名筛选

image.png

3.筛选行

filter(test, Species == "setosa")

image.png

filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length>5)

image.png image.png

filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))

image.png

4.排序

arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序

image.png
arrange(test, desc(Sepal.Length))#desc是从大到小
image.png

6.汇总

summarise(test,mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length))#计算Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test,Species)

image.png
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length))
image.png

dplyr两个实用技能

image.png

dplyr处理关系数据

options(stringsAsFactors = F)
 test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), 
                     z = c("A","B","C",'D'),
                     stringsAsFactors = F)
test1

image.png

test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), 
                    y = c(1,2,3,4,5,6),
                    stringsAsFactors = F)
test2

image.png

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

image.png image.png
image.png
image.png
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