R包学习
安装与加载R包
配置镜像
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临时镜像设置
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options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
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永久设置
file.edit('~/.Rprofile')
永久镜像设置.png
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检查镜像
options()$repos和options()$BioC_mirror
检查镜像.png
安装
install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)
加载
-library()
安装dplyr包
install.packages("dplyr")
安装dplyr.png
dplyr5个基本函数
新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
新增列mutate.png
按列筛选
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按列号筛选
select(test,1)，select(test,c(1,5))，
按列号筛选.png
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按列名筛选
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select(test, Petal.Length, Petal.Width)，vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))
-
按列名筛选.png
按行筛选
filter(test, Species == "setosa")filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
按行筛选.png
按列排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序，arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小
按列排序.png
汇总
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直接汇总
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
汇总.png
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使用group_by()再汇总
group_by(test, Species)，summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
结合分组汇总.png
dplyr2个实用技能
管道操作%>%
group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))```
管道使用.png
count统计
count(test,Species)
count使用.png
dplyr处理关系数据
内连取交集inner_join
inner_join(test1, test2, by = "x")
取交集.png
左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x')
左连.png
全连full_join
full_join( test1, test2, by = 'x')
全连.png
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')
匹配semi_join.png
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')
反匹配.png
简单合并
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按行合并
bind_rows(test1, test2)
按行合并.png
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按列合并
bind_cols(test1, test3)
按列合并.png
思维导图
R包学习.png
