Day6-李泽平-R包学习
原创Day6-李泽平-R包学习
原创
用户11040033
发布于 2024-03-28 09:58:16
发布于 2024-03-28 09:58:16
R包
一、安装和加载R包
（一）镜像设置
options("repos"= c(CRAN="HTTPS://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
（二）安装
install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
（三）加载
使用library或者require
示例
install.packages("dplyr") library(dplyr)
二、dplyr 五个基础函数
（一）mutate().新增列
> test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
> mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
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 15.66（二）select()，按列筛选
1、按列号
示例1
> select(test,1)
Sepal.Length
1 5.1
2 4.9
51 7.0
52 6.4
101 6.3
102 5.82、按列名
> select(test,Sepal.Length)
Sepal.Length
1 5.1
2 4.9
51 7.0
52 6.4
101 6.3
102 5.8（三）filter()筛选行
示例
> filter(test, Species == "setosa")
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（四）arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
示例
> 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（五）summarise()：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 0.8084965三、dplyrl两个使用技能
（一）管道操作 %>%
示例
> test %>%
+ group_by(Species) %>%
+ summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
# A tibble: 3 x 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（二）count统计某列的unique值
示例
> count(test,Species)
Species n
1 setosa 2
2 versicolor 2
3 virginica 2暂时先学习这么多
四、参考来源
微信公众号生信星球
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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