Day6——R包的学习
原创
R包：R包R包，R语言函数打的包
大纲
* *************
镜像设置
不优解：
菜单栏-Tools-Packages-Primary CRAN repository-选择国内镜像
PLUS：
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- 缺陷：每次都需要重新设置
最优解：
file.edit('~/.Rprofile')
创建文件后，粘贴PLUS的代码
然后，保存该文件并重启
完成后检查一下
options()$repos
options()$BioC_mirror安装R包
根据包的来源选择：
install.packages(“包”)BiocManager::install(“包”)加载R包
library()和require()# 加不加引号无所谓
综合步骤
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)关于dplyr的基础函数
以iris为例
mutate(),新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
select(),按列筛选
按列号筛选
select(test,1)# 取第一行、第一列
## Sepal.Length
## 1 5.1
## 2 4.9
## 51 7.0
## 52 6.4
## 101 6.3
## 102 5.8
select(test,c(1,5))# 取第一到五行、列
## Sepal.Length Species
## 1 5.1 setosa
## 2 4.9 setosa
## 51 7.0 versicolor
## 52 6.4 versicolor
## 101 6.3 virginica
## 102 5.8 virginica
select(test,Sepal.Length)#取列名为Sepal.Length的列
## Sepal.Length
## 1 5.1
## 2 4.9
## 51 7.0
## 52 6.4
## 101 6.3
## 102 5.8按列名筛选
select(test, Petal.Length, Petal.Width)#取列名为Petal.Length, Petal.Width的列
## Petal.Length Petal.Width
## 1 1.4 0.2
## 2 1.4 0.2
## 51 4.7 1.4
## 52 4.5 1.5
## 101 6.0 2.5
## 102 5.1 1.9
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")#将列名赋值给vars
select(test, one_of(vars))#效果同上
## Petal.Length Petal.Width
## 1 1.4 0.2
## 2 1.4 0.2
## 51 4.7 1.4
## 52 4.5 1.5
## 101 6.0 2.5
## 102 5.1 1.9filter()筛选行
filter(test, Species == "setosa")# 取Species中包含setosa的行
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )# 取Species中包含setosa且Sepal.Length > 5的行行
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))# 取Species 中包含"setosa","versicolor"的行
* %in% 判断前面一个向量内的元素是否在后面一个向量中
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species# 取
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolorarrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 3 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 4 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 5 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 6 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 3 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 4 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 5 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 6 4.9 3.0 1.4 0.2 setosasummarise()：汇总
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
## mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)
## 1 5.916667 0.8084965
# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test, Species)
## # A tibble: 6 x 5
## # Groups: Species [3]
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## * <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
## 3 7 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 5 6.3 3.3 6 2.5 virginica
## 6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
## # A tibble: 3 x 3
## Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)`
##
## 1 setosa 5 0.141
## 2 versicolor 6.7 0.424
## 3 virginica 6.05 0.354管道操作（传递）
将上一步的数据用在后面，后面的代码可以简写
test %>%
group_by(Species) %>%
summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
## # A tibble: 3 x 3
## Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)`
##
## 1 setosa 5 0.141
## 2 versicolor 6.7 0.424
## 3 virginica 6.05 0.354count统计某列的unique值
- unique ：唯一值，在数据源只出现了一次，而删除重复项是对出现多次的数据只保留一个count(test,Species)# A tibble: 3 x 2Species n1 setosa 22 versicolor 23 virginica 2连接两个表內连inner_joininner_join(test1, test2, by = "x")x z y1 b A 22 e B 53 f C 6左连left_join以左边的数据框中x的数据为主取后者包含的。#同理可得右连接left_join(test1, test2, by = 'x')x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NAleft_join(test2, test1, by = 'x')x y z1 a 12 b 2 A3 c 34 d 45 e 5 B6 f 6 C全连full_join把两组数据放在一起full_join( test1, test2, by = 'x')x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 x D NA5 a6 c7 d 半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_joinsemi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')x z1 b A2 e B3 f C
- 取交集
反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
## x y
## 1 a 1
## 2 c 3
## 3 d 4简单合并
- 相当于base包里的cbind()函数和rbind()函数;注意，bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数
test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))
test1
## x y
## 1 1 10
## 2 2 20
## 3 3 30
## 4 4 40
test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))
test2
## x y
## 1 5 50
## 2 6 60
test3 <- data.frame(z = c(100,200,300,400))
test3
## z
## 1 100
## 2 200
## 3 300
## 4 400
bind_rows(test1, test2)
## x y
## 1 1 10
## 2 2 20
## 3 3 30
## 4 4 40
## 5 5 50
## 6 6 60
bind_cols(test1, test3)
## x y z
## 1 1 10 100
## 2 2 20 200
## 3 3 30 300
## 4 4 40 400原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录