安装和加载R包

1.镜像设置

初级模式
CRAN的镜像，（不能下载Bioconductor的包）

image.png
Rstudio也不是每次都能真的从CRAN去下载包，可以通过options()$repos来检验

升级模式
自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像

# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置
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
# 当然可以换成其他地区的镜像

下次打开Rstudio:下载Bioconductor还是会回到官方镜像，可以查询options()$BioC_mirror试试，
如果是国内镜像，就不用管了；
如果发现需要再重新运行一遍代码进行设置，那么就需要高级模式

高级模式
不用每次运行一遍镜像设置------R的配置文件 .Rprofile
Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，
1.Renviron，它是为了设置R的环境变量（这里先不说它）；
2.Rprofile代码文件，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动Rstudio时完成的）---[linux中我们在.bashrc文件中添加alias 作为快捷命令]

file.edit('~/.Rprofile') #首先用file.edit()来编辑文件
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
#保存重启Rstudio
options()$repos
options()$BioC_mirror

2.安装

install.packages(“包”)#安装的包存在于CRAN网站
BiocManager::install(“包”)#安装的包存在于Biocductor

3.加载

均可

library(包)
require(包)

安装加载三部曲

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)

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

dplyr五个基础函数

1.mutate()#新增列

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2.select()#按列筛选
(1)按列号筛选
image.png image.png image.png
(2)按列名筛选
image.png
3.filter()#筛选行
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4.arrange() 按某1列或某几列对整个表格进行排序
image.png
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5.summarise()：汇总
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dplyr 两个实用技能

1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)

（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号）

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2：count统计某列的unique值

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dplyr处理关系数据

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1.內连inner_join,取交集

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2.左连left_join

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3.全连full_join

image.png

4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join

image.png

5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join

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6.简单合并

在相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，
bind_cols()函数需要两个数据框有相同的行数

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