Day6-學習R包
思維導圖如下
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R包的學習.png
R包的學習.png
1.R包安裝和加載
1.1 鏡像設置
兩行代碼↓可以搞定，但這個方法并不適用于每個電腦，有一部分會失敗扣讼。隨緣，失敗的話就每次需要下載R包時運行這兩句代碼即可园担。
# options函數(shù)就是設置R運行過程中的一些選項設置
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #對應清華源
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #對應中科大源
# 當然可以換成其他地區(qū)的鏡像
1.2 安裝
install.packages(“包”)
BiocManager::install(“包”)
- 上述二者之一届谈，取決于要安裝的包存在于CRAN網(wǎng)站還是Biocductor，存在于哪里弯汰？可以谷歌搜到
1.3 加載
下面二者之一均可
library(包)
require(包)
2.dplyr五個基礎函數(shù)
使用示例數(shù)據(jù)如下
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
2.1 mutate(),新增列
代碼如下
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
運行界面如下
mutate.png
2.2 select(),按列篩選
- 1.按列號篩選
代碼如下
select(test,1)
select(test,c(1,5))
select(test,Sepal.Length)
- 2.按列名篩選
代碼如下
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))
2.3 filter()篩選行
代碼如下
filter(test, Species == "setosa")
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
2.4 arrange(),按某1列或某幾列對整個表格進行排序
代碼如下
arrange(test, Sepal.Length)#默認從小到大排序
arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc從大到小
2.5 summarise()：匯總
代碼如下
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 計算Sepal.Length的平均值和標準差
group_by(test, Species)
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
3.dplyr兩個實用技能
3.1 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
- （加載任意一個tidyverse包即可用管道符號）
代碼如下
test %>%
group_by(Species) %>%
summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
3.2 count統(tǒng)計某列的unique值
代碼如下
count(test,Species)
4.dplyr處理關系數(shù)據(jù)
- 即將2個表進行連接艰山，注意：不要引入factor
示例數(shù)據(jù)創(chuàng)建
options(stringsAsFactors = F)
test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'),
z = c("A","B","C",'D'),
stringsAsFactors = F)
test1
test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'),
y = c(1,2,3,4,5,6),
stringsAsFactors = F)
test2
test1.png
test2.png
4.1 內連inner_join,取交集
代碼如下
inner_join(test1, test2, by = "x")
內連.png
4.2 左連left_join
代碼如下
left_join(test1, test2, by = 'x')
左連.png
4.3 全連full_join
代碼如下
full_join( test1, test2, by = 'x')
運行界面如下
全連.png
4.4 半連接：返回能夠與y表匹配的x表所有記錄semi_join
代碼如下
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
運行界面如圖
半連接.png
4.5 反連接：返回無法與y表匹配的x表的所記錄anti_join
代碼如下
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
運行界面如下
反連接.png
4.6 簡單合并
在相當于base包里的cbind()函數(shù)和rbind()函數(shù);注意，bind_rows()函數(shù)需要兩個表格列數(shù)相同咏闪，而bind_cols()函數(shù)則需要兩個數(shù)據(jù)框有相同的行數(shù)
先設置示例數(shù)據(jù)
test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))
test1
test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))
test2
test3 <- data.frame(z = c(100,200,300,400))
test3
示例數(shù)據(jù).png
代碼如下
bind_rows(test1, test2)
bind_cols(test1, test3)
簡單合并.png
