Day6：学习R包
原创Day6：学习R包
原创
用户10859122
发布于 2023-12-03 02:37:19
发布于 2023-12-03 02:37:19
R语言学习内容
安装和加载R包
1. 镜像设置
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2. 安装
install.packages(“包”)
BiocManager::install(“包”)3. 加载
library (包) / require (包)
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)示例数据使用
- 使用内置数据集iris的简化版
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]dplyr包的基本使用
1. mutate函数，新增列：
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)2. select(),按列筛选
- 按列号筛选：
select(test,1)
select(test,c(1,5))
select(test,Sepal.Length)- 按列名筛选：
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
select(test, one_of(vars))3. filter()筛选行
filter(test, Species == "setosa")
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))4. arrange(),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
arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小5. summarise()：汇总；结合group_by使用实用性强
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
# 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test, Species)
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))dplyr两个实用技能
1. 管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
test %>%
group_by(Species) %>%
summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))2. count统计某列的unique值
count(test,Species)dplyr包处理关系数据
1. 內连inner_join
inner_join(test1, test2, by = "x")2. 左连left_join
left_join(test1, test2, by = 'x')
left_join(test2, test1, by = 'x')3. 全连full_join
full_join( test1, test2, by = 'x')4. 半连接semi_join
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')5. 反连接anti_join
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')6. 简单合并
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- bind_rows函数
bind_rows(test1, test2)- bind_cols函数
bind_cols(test1, test3)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。
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