复习

1. 标量：数字或者一串字符
   向量：c(数字或者字符串)

几种类型:
c(1,2,3) 1:10 seq(1,10,by=0.5) rep (1:3,times=2)

2. 赋值 字母,数字,字符串,单词等均可赋值,新的赋值可代替旧的赋值
3. 元素提取 例如 x[],用中括号
4. 数据框读取:read.table() 括号内是 file=" txt",sep= '' '' ,header=T
   read.csv(' txt') colnames() rownames()

5 数据框导出 write.table( X,file=" txt",sep=' ',quote=F)

6. 保存和加载: save.image(file="bioinfoplanet.RData"),save(X,file= "test.RData") load(test.RData)

day6

install.package(包),
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)

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

dplyr的五个基础函数

1. mutate()
   例如mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
   2.select()
   例如: select(test,c(1,5)).select(test,Sepal.Length) select(test, Petal.Length, Petal.Width)
2. filter()
   例如 ilter(test, Species == "setosa")
3. arrange()
   例如:arrange(test, Sepal.Length)
   arrange(test, desc(Sepal.Length))
   desc是从大到小
   5.summarise() 汇总
   group_by() 更实用

dplyr 两个实用技能

1. %>% 快捷键 shift+ctr+m 管道符号
   test %>%
   group_by(Species) %>%
   summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
2. count统计列表 count(test,Species)
3. dplyr 处理关系数据
   赋值 test1 test2
   内连:inner_join(test1, test2, by = "x")
   左连:left_join(test1, test2, by = 'x')
   全连:full_join( test1, test2, by = 'x')
   半连:semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
   反连:anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
   合并:bind_rows(test1, test2) bind_cols(test1, test3)

fplyr函数
dplyr操作
summarise
count
dplyr关系处理 R包.png