今天主要学习了R基础语法

最心得的是学会了R studio 这个东西，感觉有点像VScode,之前看人用过，那时候就不懂了，别人的R怎么和我不同，原来他是加载了界面R studio。

配置镜像，路径源

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 

语法

1.mutate(),新增列

mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)

2.select(),按列筛选

select(test,1) #按列号筛选
select(test, Petal.Length, Petal.Width)#按列名
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars)) #值得注意的是，必须""""向量，不然报错，并且必须one_of 声明选择对象

3.filter,过滤

filter(test, Species == "setosa")#以物种过滤
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )#&表示and
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))#或者操作

4.arrange,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
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序

5.summary ,汇总,配合group_by

summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差

group_by(test, Species) # 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

Tips:

值得注意的是，在使用取行，列时

• X[x,y]#第x行第y列
• X[x,]#第x行
• X[,y]#第y列
• X[y] #也是第y列
• X[a:b]#第a列到第b列
• X[c(a,b)]#第a列和第b列
• X$列名#也可以提取列（优秀写法，而且这个命令还优秀到不用写括号的地步，并且支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）
  -X[c(a,b),] 第a,b行

小技能

1.管道操作，管道连接,嵌套

test %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

2.count统计某列的unique值

count(test,Species)

3.连接表格

options(stringsAsFactors = F)

test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), 
                    z = c("A","B","C",'D'),
                    stringsAsFactors = F)
test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), 
                    y = c(1,2,3,4,5,6),
                    stringsAsFactors = F)

3.1表格交集

3.1.1 內连inner_join,取交集

inner_join(test1, test2, by = "x")# 对X取交集

3.1.2 左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x')#以test1中x为标准连接，没有则提示NA
3.1.3 全联，合并，输出X所有，但右侧为test1共同项目
full_join( test1, test2, by = 'x')

Snipaste_2020-07-05_15-09-52.png

3.1.4
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')

Snipaste_2020-07-05_15-15-29.png

4.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，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
ROW 列

bind_rows(test1, test2)

COLUMN 行

bind_cols(test1, test3)

师傅领进门，修行在个人，自己就是自己的老师，多查多看，多思考