学习小组Day6笔记-学习R包

一、前言

R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。
生信必学R语言——含有丰富图表和Biocductor上的生信分析R包。每个包都解决生信的一个流程问题。

二、安装和加载R包

1、镜像设置

• R的配置文件：.Rprofile

file.edit('~/.Rprofile')

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

• 保存后重启Rstudio，再运行：options()$repos和options()$BioC_mirror
  
  图1.png

2、R包安装和加载命令

-安装：

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

-加载：

library(包)
require(包)

• dplyr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)

图2.png

• 示例数据——使用内置数据集iris的简化版

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

3、dplyr五个基础函数

• mutate(),新增列

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

图3.png

• select(),按列筛选

  
  
  图4.png
  
  
  图5.png

• filter()筛选行

  
  
  图6.png

• arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序

  
  
  图7.png

• summarise()：汇总

  
  
  图8.png

三、dplyr两个实用技能

• 管道操作 %>% (ctr + shift + M)

加载任意一个tidyverse包即可用管道符号

图9.png

• count统计某列的unique值

  
  
  图10.png

四、dplyr处理关系数据

图11.png

• 内连inner_join,取交集

  
  
  图12.png

• 左连left_join

  
  
  图13.png

• 全连full_join

  
  
  图14.png

• 半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join

  
  
  图15.png

• 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join

  
  
  图16.png
• 简单合并

注：bind_rows()函数需要两个表格列数相同，bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数。

图17.png

五、思维导图

以上。