今天学习使用tidry包

tidry包是何方神圣

功能

tidry包是把需要用的数据处理成标准而统一的数据框
（1）数据框的变形
（2）处理数据框中的空值
（3）根据一个表格衍生出其他表格
（4）实现行或列的分割和合并
1、新建数据框

a<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))

数据框

代码解释
rep，重复，括号中填要重复的字符和重复次数。
paste，连接两个字符串，括号要填两个待连接字符并指定分隔符（sep），没有分隔符就填sep=“”。
1：3表示从1到三。如需一列中需要填入三个无规律的数字，可以用向量c(1，3，4)，同样如果填的是字符串也需要加双引号，例如c("doudou","huahua","xiaoyu")。
了解概念：key-value--“键值对” ，表示一种对应关系。“键”和“值”都是列名，如SampleName和Expression的对应。
函数后面一般都要加括号，括号里第一个参数是都数据框名
字符串要加双引号（行名和列名也是字符串，但是可以不用加），其他单元格（姑且这么叫了）里出现的字符串要加。
行 raw
列 column，简化写法为col

gather函数

使用前 使用前
使用后

代码
pin2<-data.frame(GeneId = rep("gene5",times=3),SampleName =paste("Sample",1:3,sep=""),Expression=c(14,19,18))
gather(pin2,GeneId,SampleName,Expression)

在处理表格时会遇到NA值，对于NA怎么办呢？

三种处理方式：
(1).删除整行 drop_na(X,X2)#括号里填数据框名，依据的列名（有空值那一列的列名）
(2).根据上下文蒙一个 fill(X,X2)
(3).同一列的空值填上同一个数。replace_na(X,list(X2=2)) #括号里填数据框名，要填的列名=要填的值

separate函数

separate：按列分割
separate_rows：按行分割
unite：分割完了再合并回去

代码
separate(pin2,Expression,into=c("a","b"))#pin2表格的Expression分割成a，b
separate_rows(pin2,Expression)#pin2按照行分割
unite(pin2,a,b,col="Expression",ser="")#将分割的a，b重新合并成Expression