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示例：

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

数据来源：内置数据集iris的简化版

test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]

dplyr的五个基础函数

mutate(),新增列

image.png

select(),按列筛选

1. 按列号筛选

select(test,1)#筛选第一列

image.png

select(test,c(1,5))#筛选第一列与第五列

image.png

select(test,Sepal.Length)#筛选Sepal.Length这一列

2. 按列名筛选

select(test, Petal.Length, Petal.Width)#筛选Petal.Length, Petal.Width两列

image.png

vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))#筛选Petal.Length, Petal.Width两列

image.png

filter()筛选行

filter(test, Species == "setosa")#筛选为setosa的行

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filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )#筛选setosa且sepal length>5的行

image.png

filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))#筛选行为setosa以及versicolor的行

image.png

arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序

arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序

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arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小

image.png

.summarise()：汇总

对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强

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

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

image.png

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

image.png