学习让我快乐！！！
生信星球学习小组第87期DAY6-学习R包 思维导图 谢荣俊
一、安装和加载R包：
- 镜像设置：除了通过代码以及Rstudio内在的设置方法外，和可以通过修改R的配置文件 .Rprofile一劳永逸的实现。
具体操作参考：你还在每次配置Rstudio的下载镜像吗？ 生信星球原创 。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
install.packages("dplyr")
- 安装：
2.1 确保联网。
2.2 通过命令行安装：安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)。
2.3. 直接下载后安装：- 加载：
library(包)
require(包)
library(dplyr)
载入程辑包：‘dplyr’
The following objects are masked from ‘package:stats’:
filter, lag
The following objects are masked from ‘package:base’:
intersect, setdiff, setequal, union
二、dplyr五个基础函数
测试数据：提取了iris数据集的第1、2、51、52、101、102行数据。
- mutate(),新增列。
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 17.85
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 14.70
3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 22.40
4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor 20.48
5 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 20.79
6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 15.66
- select(),按列筛选：
(1)按列号筛选。
> select(test,1)
Sepal.Length
1 5.1
2 4.9
51 7.0
52 6.4
101 6.3
102 5.8
select(test,c(1,5))
Sepal.Length Species
1 5.1 setosa
2 4.9 setosa
51 7.0 versicolor
52 6.4 versicolor
101 6.3 virginica
102 5.8 virginica
select(test,c(1,5))
Sepal.Length Species
1 5.1 setosa
2 4.9 setosa
51 7.0 versicolor
52 6.4 versicolor
101 6.3 virginica
102 5.8 virginica
(2)按列名筛选。
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
Petal.Length Petal.Width
1 1.4 0.2
2 1.4 0.2
51 4.7 1.4
52 4.5 1.5
101 6.0 2.5
102 5.1 1.9
View(vars)
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))
Petal.Length Petal.Width
1 1.4 0.2
2 1.4 0.2
51 4.7 1.4
52 4.5 1.5
101 6.0 2.5
102 5.1 1.9
3.filter()筛选行。
%in%:此运算符用于标识元素是否属于向量。
filter(test, Species == "setosa")
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序。默认从小到大排序。desc() 降序
arrange(test, Sepal.Length)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
3 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
4 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
5 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
6 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
arrange(test, desc(Sepal.Length))
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
3 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
4 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
5 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
6 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
5.summarise()：汇总，对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强。
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)
1 5.916667 0.8084965
group_by(test, Species)
# A tibble: 6 x 5
# Groups: Species [3]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
3 7 3.2 4.7 1.4 versicolor
4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
5 6.3 3.3 6 2.5 virginica
6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
`summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
# A tibble: 3 x 3
Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)`
<fct> <dbl> <dbl>
1 setosa 5 0.141
2 versicolor 6.7 0.424
3 virginica 6.05 0.354
5.dplyr两个实用技能：
5.1 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
在地铁上查阅了相关文章，终于搞清楚了什么是管道操作，具体解释参考：R语言中管道操作 CSDN %>%, %T>%, %$% 和 %<>% 。
5.2 count统计某列的unique值
.>6. dplyr处理关系数据：
6.1.內连inner_join,取交集：
6.2.左连left_join：
6.3.全连full_join：
6.4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录。
6.5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join。
6.6.简单合并。
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