DAY6-琦

加載和安裝R包

1.鏡像設(shè)置

file.edit('~/.Rprofile')

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #對(duì)應(yīng)清華源 
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #對(duì)應(yīng)中科大源
image.png

2.檢查

options()$repos
options()$BioC_mirror

3.安裝+加載

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)

dplyr是安裝包的名字


image.png

image.png

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

image.png

dplyr五個(gè)基礎(chǔ)函數(shù)

1.新增列

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

image.png

2.篩選列

select(test,1)

image.png

select(test,c(2,3))

image.png

select(test,Sepal.Length)#按列名篩選

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3.篩選行

filter(test, Species == "setosa")

image.png

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

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

image.png

4.排序

arrange(test, Sepal.Length)#默認(rèn)從小到大排序

image.png

arrange(test, desc(Sepal.Length))#desc是從大到小
image.png

6.匯總

summarise(test,mean(Sepal.Length),sd(Sepal.Length))#計(jì)算Sepal.Length的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差
group_by(test,Species)

image.png

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

dplyr兩個(gè)實(shí)用技能

image.png

dplyr處理關(guān)系數(shù)據(jù)

options(stringsAsFactors = F)
 test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), 
                     z = c("A","B","C",'D'),
                     stringsAsFactors = F)
test1
image.png
test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), 
                    y = c(1,2,3,4,5,6),
                    stringsAsFactors = F)
test2
image.png

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

image.png
image.png

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