R包学习

安装与加载R包

配置镜像

• 临时镜像设置

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

• 永久设置

  • file.edit('~/.Rprofile')

永久镜像设置.png

• 检查镜像

  • options()$repos和options()$BioC_mirror

检查镜像.png

安装

• install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)

加载

-library()

安装dplyr包

install.packages("dplyr")

安装dplyr.png

dplyr5个基本函数

新增列

• mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)

新增列mutate.png

按列筛选

• 按列号筛选

  • select(test,1)，select(test,c(1,5))，

按列号筛选.png

• 按列名筛选

  • select(test, Petal.Length, Petal.Width)，vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))

按列名筛选.png

按行筛选

• filter(test, Species == "setosa")
• filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
• filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))

按行筛选.png

按列排序

• arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序，arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小

按列排序.png

汇总

• 直接汇总

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

汇总.png

• 使用group_by()再汇总

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

结合分组汇总.png

dplyr2个实用技能

管道操作%>%

• group_by(Species) %>% 
  summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))```
  

管道使用.png

count统计

• count(test,Species)

count使用.png

dplyr处理关系数据

内连取交集inner_join

• inner_join(test1, test2, by = "x")

取交集.png

左连left_join

• left_join(test1, test2, by = 'x')

左连.png

全连full_join

• full_join( test1, test2, by = 'x')

全连.png

半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join

• semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')

匹配semi_join.png

反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join

• anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')

反匹配.png

简单合并

• 按行合并

  • bind_rows(test1, test2)

按行合并.png

• 按列合并

  • bind_cols(test1, test3)

按列合并.png

思维导图

R包学习.png