镜像设置

运行两行代码：
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")

安装R包

install.packages(“R包名称”) 或BiocManager::install(“R包名称”)
取决于安装的包存于CRAN还是Biocductor

加载R包

library(包) 或 require(包)

dplyr五个基础函数

1. 新增列 mutate()
   mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
   mutate(数据变量, new = 列名1 * 列名2)
2. 按列筛选 select()

• 按列号筛选
  select(test,1) 筛选变量test里第1列
  select(test,c(1,5)) 筛选变量test里第1列和第5列
• 按列名筛选
  select(test,列名1,列名2) 筛选变量test里列名1和列名2内容
  vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
  select(test, one_of(vars))

3. 筛选行filter()
   筛选一个条件filter(test, Species == "setosa")
   筛选多个条件filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
   filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
4. 对整个表格进行排序 arrange()
   arrange(test, 列名) 默认从小到大
   arrange(test, desc(列名)) desc表示降序，从大到小
5. 汇总 summarise()
   计算Sepal.Length的平均值和标准差summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
   结合group_by()应用
   group_by(test, Species) 按Species进行分组
   summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 分组后计算Sepal.Length的平均值和标准差

dplyr两个实用技能

1. 管道操作
   %>% (cmd/ctr + shift + M)，以管道形式传输命令，将左边程序传递给右边
   test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
2. count统计某列的unique值
   count(test,Species)

dplyr处理关系数据

1. 內连inner_join,取交集
   inner_join(test1, test2, by = "x") 指test1和test2表格里，x列取交集，然后整合两个表内容。
2. 左连left_join
   left_join(test1, test2, by = 'x') 指以test1中X列为准，整合两个表数据，列出其他列对应的结果
3. 全连 full_join
   full_join( test1, test2, by = 'x')
   指以test1和test2的x列所有数值为准，整合两个表数据，列出其他列对应的结果
4. 半连接 semi_join
   semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
   返回test1中能够与y表匹配的x在test1表所有记录
5. 反连接anti_join
   nti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
   以x列内容为准，返回test2中无法与test1表匹配的所有记录
6. 简单合并bind
   相当于base包中cbind()函数和rbind()函数
   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。
   bind_rows(数据表1,数据表2) 合并数据表1和数据表2的数据内容

学习心得
多理解函数代码的意义，建立使用思维，积累用法。