学习R包
一、安装并加载R包
下载R包，不同的电脑可能不不一样镜像设置-安装-加载（其中镜像设置我好像没有用上，直接就输入下载的就下载成功了）
我首先是傻傻的什么内容都不告诉人家下载什么
后来知道肯定要把包的名字写进去，然后就开始下载了
加载的话是下面这样子，后面还跟了一段话
二 、dplyr函数的操作
首先test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
给test赋值iris包的1、2、51、52、101、102行的数据
1. mutate（）添加新变量并保留现有变量； transmute（）添加新变量，并删除现有变量。
mutate(.data, 列名=数据)
test<-iris[c(1:2,51:52,101:102),]
mutate(test,new = Sepal.Length * Sepal.Width)
i
2. select(),按列筛选
select(data，筛选内容），可以按列名，按列数
select(test,c(1:5))
3. filter()筛选行，可以按行名，按行数，还可以筛选特殊字符
select(test,1). select(test,c(1,5))
在test中选择存在“setosa”的行，并且Sepal.Length>5的行
filter(test,Species=="setosa"&Sepal.Length>5)
4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Petal.Length)#默认从小到大排序
arrange(test, desc(Petal.Length))#用desc从大到小
5.summarise()：汇总
对数据进行汇总操作，summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
6.管道操作%>%(cmd/ctr+shift+M)
计算机中的管道，就是一种解决进程间信息交互问题的手段。
7.count统计某列的各个元素的个数
三 、dplyr处理关系数据
内联，取交集 这里的交集是"bef"
inner_join()
左连
left_join()结果会根据括号里前后文件的不一样有区别
全连
full_join()最后的by="x",的引号部分单双额
半链接
semi_join()
简单合并
相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数
bind_rows()需要两个表格列数相同
bind_cols()需要两个数据框有相同的行数
今天不仅学会了关于dplyr函数的运用，还把之前一直不会在markdown里展示的代码弄上了，也调整了图片的大小，这样看起来我的笔记应该就会好看了很多。
该笔记借鉴了“黑森林深处的小星星”的部分，小星星同学的学习笔记写的很好，值得我学习借鉴！
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