以R包dplyr为例，学习以下代码

首先安装dplyr，由于之前已经install.packages("tidyverse"),而tidyverse包括R包dplyr，所以安装即library(tidyverse)后dplyr也被安装了

1. 新增列，mutate，以iris数据集（简版）为例，首先赋予test为iris数据集（简版），然后mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)即新增了乘积的一列。

2. 按列筛选，select（test， ），空白填名称、顺序都行

3. 按行筛选，例如filter(test, Species == "setosa")，然后filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )进一步筛选，缩小范围

4. 按列对表格排序，arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序,改变默认，则arrange(test, desc(Sepal.Length))#表示由大到小，desc即decend后退

5. 汇总，summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))计算Sepal.Length的平均值和标准差,也可以group_by(test, Species)分亚之后在统计平均值和标准差

6. 统计某列的unique值，如count(test,Species)

7. 将几列数连接成表，如```test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'),

                z = c("A","B","C",'D'),
                stringsAsFactors = F)```,包括内连接、左连接、右连接、全连接等几种形式，对映集合的几种形式，另外用```bind_rows(test1, test2)```，```bind_cols(test1, test3)```可以分别对列相同、行相同数的表格进行合并