R包是多个函数的集合

1. 安装和加载R包

1.1 镜像设置

options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")
options("repos" = c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))

1.2 安装

install.packages(“包”)
BiocManager::install(“包”)

1.3 加载

library(包)
require(包)

安装与加载dplyr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)

示例数据

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

2. dplyr五个基础函数

2.1 mutate(),新增列

mutate.png

2.2 select(),按列筛选

2.2.1 按列号筛选

select1.png

2.2.2 按列名筛选

select2.png

2.3 filter()筛选行

filter.png

2.4 arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序

2.4.1 按照Sepal.Length值默认从小到大排序

arrange1.png

2.4.2 用desc按照Sepal.Length值从大到小

arrange2.png

2.5 summarise()：汇总

对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强

summarise.png

用group_by按照Species分组，分为了3组
用summarise计算每组Sepal.Length的平均值和标准差

3. dplyr两个实用技能

3.1 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)

管道操作.png

3.2 count统计某列的unique值

count.png

4.dplyr处理关系数据

首先构建2个数据框test1和test2

test12.png

4.1 內连inner_join,取交集

4.2 左连left_join

按照test1的x列将两个数据库进行合并

test_join1.png

按照test2的x列将两个数据库进行合并

test_join2.png

4.3 全连full_join

相当于取两个数据框x的交集进行合并

full_join.png

4.4 半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join

通过x返回能够与test2表匹配的test1表所有记录

semi_join.png

4.5 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join

4.6 简单合并

image.png
bind_rows 列数相同行合并
bind_cols 行数相同列合并

幕布

学习R包.png