Day4-R包学习

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R包是多个函数的集合

安装和加载R包

镜像设置

将 CRAN 镜像地址设置为了清华大学的镜像站点。这样，在使用 R 语言安装或更新包时，系统会优先从清华大学的镜像站点下载，从而加快下载速度

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options("repos"=c(CRAN="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))

options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")

安装

R包安装命令是install.packages()或者BiocManager::install()。具体使用哪一个是取决于你要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor，怎么知道存在于哪里呢？可以谷歌必应搜到的

加载

library和require，两个函数均可。使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数

dplyr包中函数使用

mutate()

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

select(),列筛选

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#列号

select(test,1)

select(test,c(1,5))


#列名

select(test,Petal.Length, Petal.Width)

vars=c("Petal.Length", "Petal.Width")

select(test,one_of(vars))

filter(),行筛选

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filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5

filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))

arrange(),排序

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arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序

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

summarise(),汇总

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


先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差


group_by(test, Species)

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

dplyr包小技巧及数据处理

管道符：cmd/ctr + shift + M

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test %>%

group_by(Species) %>%

summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

count统计unique

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count(test,Species)

连接两个表

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test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'),

z = c("A","B","C",'D'))


test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'),

y = c(1,2,3,4,5,6))

#取交集

inner_join(test1, test2, by = "x")

#左连接，或者连接其中一个

left_join(test1, test2, by = 'x')

left_join(test2, test1, by = 'x')

#全连接

full_join( test1, test2, by = 'x')

表格匹配

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#半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录

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

#反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录

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

表格合并

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bind_rows(test1, test2)

bind_cols(test1, test3)

测试

R中自带的cbind函数和rbind函数

#学习笔记