options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
列名中含有数值型数据，可以names_prefix/names_transform提取，可以用readr包中的parse_number()函数直接解析
使用install.packages()函数来安装包，括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例：
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
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
2.select(),按列筛选,列名列号都可以.select(数据框，列号/列名)
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
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将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：
dplyr包在数据变换方面非常的好用，它有很多易用性的体现：比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹，也不需要绝对引用，而这在多数baseR函数中都不是这样的，比如：
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str_detect(x,"h")##是否含有关键词h，生成与X长度相等的逻辑值向量，可用于向量取子集；
step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列
install.packages()/BiocManager::install()
首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码
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。
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"
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并，但它们有一些区别：
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接，其实是对左边的数据框取子集
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”)。
右删失数据：在随访中，观察起始时间已知，但终点事件的发生时间未知，无法获取具体的生存时间，这种类型的生存时间称为右删失。右删失是实际研究中最常见的数据删失类型。进行生存分析需要标准的分析方法，常见于临床肿瘤学的试验报告论文中。
-（3）注意：之前提到过，矩阵的某一列不能单独转换数据类型，需要把矩阵转换成数据框再转换某列的数据类型；或者把这列单独提取出来再转换其数据类型；
菜单栏-Tools-Packages-Primary CRAN repository-选择国内镜像
图片 专题1 玩转字符串 图片 检测字符串长度 代码1 str_length(x) if(!require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x [1] "The birch canoe slid on the smooth planks." str_length(x) [1] 42 ### 1.检测字符串长度,包含空格和符号 le
学生信为啥要学R语言：R语言拥有丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
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
R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上的各种生信分析R包，且包的使用是一通百通的。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
首先用file.edit()来编辑文件：file.edit('~/.Rprofile')
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
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：
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
在我练习select()时，想选择刚新增的列，发现报错。然后发现运行mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)后，查看test后发现test本身没有变。
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
查看每列的非重复值及每个值的重复次数(直接用base的table(mpg$manufacturer)感觉效果类似)
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
为了一劳永逸地完成镜像配置，我们需要在将镜像链接设置在R的初始配置文件.Rprofile里。
filter()函数用于筛选出一个观测子集，第一个参数是数据库框的名称，第二个参数以及随后的参数是用来筛选数据框的表达式。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
（1）在Rstudio程序设置中设置，可以用options()$repos来检验，但有时候还是不能成功，也不能下载Bioconductor的包
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。
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
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