学习小组Day6笔记—白兔儿溜溜

R语言中包的相关操作

以dplyr包为例。

1.便捷配置Rstudio的下载镜像

运用R的配置文件 .Rprofile

第一步
运用file.edit编辑.Rprofile
file.edit('~/.Rprofile')
第二步
设置镜像

# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源
# 当然可以换成其他地区的镜像

第三步
check
options()$repos
options()$BioC_mirror

2.安装包

安装命令

R包安装命令是：install.packages("包")或者BiocManager::install("包")
取决于要安装的包存在于CRAN网站还是Biocductor？可以问谷歌。

加载包

以下两种方式均可
library(包)
require(包)
下面开始test
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

3.dplyr五个基础函数

测试数据使用，使用内置数据集iris的简化版

打破砂锅

Iris数据集概况

Iris Data Set（鸢尾属植物数据集）首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中，被用来介绍线性判别式分析。在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了150个样本的4个特征，分别是：
sepal length（花萼长度cm）；
sepal width（花萼宽度cm）；
petal length（花瓣长度cm）；
petal width（花瓣宽度cm）。

扁竹根，西南地区最常见的鸢尾科植物

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

dplyr五个基础函数

dplyr五个基础函数.png

dplyr两个实用技能

dplyr两个实用技能.png

dplyr处理关系数据

dplyr处理关系数据.png