学习小组Day6笔记--李忠蝶

R语言学习

周一到周五白天都需要在医院晃啊晃，周六终于能好好的把自己每次的操作过程写下来了，竟然还是午睡之后起来写作业，伐开心啊

准备工作

1.生信星球公众号回复“tidyr”获取R包（R包是函数、数据和文档的集合，是对R基础功能的扩展）
2.tidyr包：数据框的变型；处理数据框中的空值；根据一个表格衍生出其他表格；实现行和列的分割和合并
3.安装tidyr包
library(tidyr) 载入tidyr包

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所以我是已经有了吗？？？我自己都不知道
4.新建数据框

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5.tidydata
数据整理时同样的数据可以整理成不同的形式

当我们用R处理数据时，应该遵循Tidy data的原则：
每一列：代表一个变量（vairable）
每一行：代表一次观测（observation）
我们在正式对生物信息学数据进行统计分析之前，应该先把我们的数据格式转换为Tidy data格式，因为R语言中的大多数包都只支持Tidy data格式的数据。
gather函数：将宽数据变成长数据格式
gather(data, key, value, ..., na.rm = FALSE, convert = FALSE, factor_key = FALSE)
spread函数：将长数据变成宽数据格式
spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE, sep = NULL)
key:键名
value:键值

练习

1.复制小抄中的数据 （不手敲一遍，永远都不知道自己会死在哪里~但这次我真的没死，哈哈）

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2.gather(a,X1999,X2000,key = "year",value = "cases")，gather括号中的内容：数据框名，需合并的列名（两个），合并后的key列名，value列名。

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出现错误：X没有大写
3.处理丢失的数据

在这里补充下csv的导入和导出方式。(默认参数好，学R没烦恼)
导入：X<-read.csv('doudou.csv')
导出：write.csv(X,'doudou.csv')

花花说这步想夸她千万别忍着，虽然通过昨天的学习了解到了 csv的优点，但是还没有机会真真切切的体会到，就先夸夸你，花花好棒啊！偶像，偶像
X<-read.csv('doudou.txt')

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出现的问题：路径的设置，附上前天的笔记：虽然做了笔记，还是一本正经犯错！打脸......

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drop_na()：有空值的，整行删除掉
括号里填数据框名，依据的列名（有空值那一列的列名）
fill()，根据上一行的数值填充上
replace_na()，空值填进去特定的一个数值（还是在应付）
括号里填数据框名，要填的列名=要填的值

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4.expand tables

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complete:把控制的位置补全

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5.分割和合并

separate：按列分割
separate_rows：按行分割
unite：分割完了再合并回去

还是需要直接看出来的图才能明白这些意思啊

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