由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
一个新数据框，其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键：
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来，它形成的配色与排版方案，造就了它独特的外观和风格，但最令人惊叹的，还是其神来之笔的设计思路。
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豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框，列号/列名)
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例，各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
安装命令是install.packages(“包”)（安装在CRAN里的包），或者BiocManager::install(“包”)（安装在Biocductor）即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了，所以直接加载即可
部分人可能会因为镜像的问题失败，解决方法https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。
R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环，虽说本公众号重心在于数据可视化，可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧，还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中，导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加，并且这里根据所依赖函数的处理效率，给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题： 横向合并； 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并：（情况比较简单，列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分： 数据合并（简单合并，无需匹配） 数据合并（匹配合并） 数据追加 数据合并（简单合并，无需匹配） 针对简单合并而言，在R语言中主要通过以下两个函数来实现： cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例，学习生信R语言必学的原因是丰富的图表和biocductor的各种生信分析R包，包的使用是一通百通的，以dplyr为例，讲解一下R包
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：
方法一：手动设置，Tools→Packages→Primary CRAN repository
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
输入代码install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源
install.packages()/BiocManager::install()
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。
这个功能很简单也很常用，但是不加注意还是容易写错，比如只对每一行的前两个元素求和：
13.简单合并：cbind（）&rbind() 注：c:col指行，r:row指列
在这个过程中你可能会发现问题，例如下次在进到rstudio的话，查看镜像，又不在了，怎么办呢
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
fuzzyjoin包是dplyr连接操作的变体，它可以支持模糊（匹配）连接，比如忽略单词之间的大小写，根据正则表达式进行连接，忽略单词的拼写错误等。
R包是多个函数的集合，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
首先用file.edit()来编辑文件：file.edit('~/.Rprofile')
6.简单合并:在相当于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
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
面对问题，最重要的建议是：“阅读错误信息”。有些错误信息通常不是很清楚，R 并不是真的很擅长表达它们，但是答案通常就在您的面前。一旦您敢于阅读错误信息，我们将帮助您阅读这些错误信息！
菜单栏-Tools-Packages-Primary CRAN repository-选择国内镜像
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