每日任务

# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置
options("repos" = c(CRAN="[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/](https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fmirrors.tuna.tsinghua.edu.cn%2FCRAN%2F)"))
options(BioC_mirror="[https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/](https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fmirrors.ustc.edu.cn%2Fbioc%2F)")
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
# 当然可以换成其他地区的镜像

• 2.1 Iris是鸢尾属植物数据集

• 2.2 View(Iris)#查看数据，得到5个变量，150行的数据集
  

sepal length	花萼长度
sepal width	花萼宽度
petal length	花萼宽度
petal width	花瓣宽度

• 2.3 write.csv(iris,"iris.csv")#把数据输出为csv格式文件保存

• mutate(),新增列
• filter(),按列筛选
• arrange(),筛选行
• summarise(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
• group_by(),汇总

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机械性操作这五个函数就不展示了

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1. 我们可以进行那些操作？
2. R中内置绘图函数我们如何运用？
3. 如何运用上ggplot2函数进行系列操作？

4.1 箱图

boxplot(iris$Species,iris$Sepal.Width,col=brewer.pal(9,"YlOrRd")[3:8])

4.2 散点图

plot(iris$Sepal.Length,iris$Petal.Length,pch=19)

4.3 ggplot中画图比较之箱图

ggplot(data=iris,mapping=aes(x=Species,y=Sepal.Width))+
  geom_boxplot(aes(color=Species))

4.4 ggplot中画图比较之散点图

ggplot(data=iris,mapping=aes(x=Sepal.Length,y=Petal.Width))+
     geom_point(aes(color=Species))

似乎jitter函数更好看

• 学会把dplyr函数应用到画图中去
• 多练习一些快捷键 提高写代码速度
• 认识ggplot2画图的美学，例如颜色和形状的拿捏