Day-6：学习R包
原创Day-6：学习R包
原创
安装和加载R包
1.设置镜像
2.安装R包：
install.packages("包")（R包来自CRAN网站）
BiocManager::install(“包”)（R包来自Bioconductor）
3.加载R包：
library(包)或require(包)
dplyr基础函数
以内置数据集iris为例test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
1.新增列：mutate()
如mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)即在test中新增名为“new”的列，该列为Sepal.Length和Sepal.Width的乘积
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 17.85
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 14.70
51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 22.40
52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor 20.48
101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 20.79
102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 15.662.按列筛选：select()包括按列号筛选和按列名筛选
2.1select(test,1)选择test中第1列
2.2select(test,c(1,5))选择test中第1列和第5列
2.3select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择test中列名为Petal.Length和Petal.Width的列
2.4vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width") select(test, one_of(vars))意义同2.3
3.按行筛选filter()
3.1filter(test, Species == "setosa")筛选test中包含setosa的行
3.2filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )筛选test中包含setosa且Sepal.Length > 5的行
3.3filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))筛选test中包含setosa和versicolor的行
4.按某1列或某几列对整个表格进行排序arrange()
4.1arrange(test, Sepal.Length)默认按照Sepal.Length列从小到大排序
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 4.2arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc按照Sepal.Length列从大到小排序
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 setosa5.汇总：summarise()
5.1summarise(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 5.2group_by(test, Species) summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
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 × 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 × 3
Species `mean(Sepal.Length)` `sd(Sepal.Length)`
<fct> <dbl> <dbl>
1 setosa 5 0.141
2 versicolor 6.7 0.424
3 virginica 6.05 0.354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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