R包基础

配置镜像源

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
file.edit('~/.Rprofile')
options()BioC_mirror 检验镜像源配置

R包安装

install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”) #区别在于是在CRAN还是Bioconductor

加载包

library(包)
require(包)

dplyr基础函数（test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),] 示例数据）

• mutate() 新增列
  mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) test是文件名，后面是操作
• select() 按列筛选
• filter() 筛选行
• arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
  arrange(test, Sepal.Length) 默认从小到大
  arrange(test, desc(Sepal.Length)) 加desc从大到小
• summarise()：汇总
  summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) #搭配group_by使用
• 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
  管道运算符 %>% 的意思是：将左边的运算结果，以输入的方式传给右边函数
  x %>% f() %>% g() # 等同于 g(f(x)) 先对 x 进行 f 操作 , 接着对结果进行 g操作
• count统计某列的unique值

dplyr处理关系数据

• stringsAsFactors = F #即将2个表进行连接，注意：不要引入factor
  test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), z = c("A","B","C",'D'),stringsAsFactors = F) data.frame 创建数据框
• 内连inner_join,取交集
  inner_join(test1, test2, by = "x")
• 左连left_join
  left_join(test1, test2, by = 'x') 与 left_join(test2, test1, by = 'x') 有区别，以前面那个为准
• 全连full_join
  full_join( test1, test2, by = 'x') x全都有，但是剩下的参数都以test1的x为准
• 半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join
  semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
• 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
  anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')

• 简单合并
  bind_rows(test1, test2) 合并行，需列数相同
  bind_cols(test1, test3) 合并列，需行数相同

  
  学习R包.png