• 一.配置RStudio下載鏡像

  • 1.Tools-->Global options-->Packages-->Primary CRANrepository-->China(Beijing)...

    • 輸入命令options()$驗證

  • 2.輸入命令：
    options("repos" = c(CRAN="[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/)"))options(BioC_mirror="options(BioC_mirror="[https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/](https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/)")
    添加鏡像

    • 輸入命令options()$BioC_mirror查詢

  • 3.編輯.Rprofile配置文件

    • 輸入命令：file.edit('~/.Rprofile')

    • 添加代碼：
      options("repos" = c(CRAN="[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/)"))options(BioC_mirror="options(BioC_mirror="[https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/](https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/)")

    • 保存重啟后輸入options()$repos和options()$BioC_mirror進行驗證和options()$BioC_mirror進行驗證

• 二.安裝R包

  • 安裝命令：

    • 1.install.packages：安裝的包存在于CRAN網(wǎng)站

    • 2.BiocManager::install：安裝的包存在于Biocductor

    • 3.安裝BioConductor

      • 輸入library("BiocVersion")等命令檢查是否安裝過BioConductor

      • 安裝命令;

        • install.packages("BiocManager")

        • BiocManager::install()

      • 升級BioConducor及相關軟件包

        • 先卸載當前的安裝程序：remove.packages(c("BiocInstaller", "BiocManager", "BiocVersion"))

        • 再次安裝新版本：

        • install.packages("BiocManager")

        • BiocManager::install(update=TRUE, ask=FALSE)

      • 使用舊版軟件：BiocManager::install(version="版本號")

        • 詳情見：https://blog.csdn.net/u014801157/article/details/62884401

  • 安裝加載命令

    • 以安裝dplyr為例

      • options("repos" = c(CRAN="[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/)"))

      • options(BioC_mirror="[https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/](https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/)")

      • install.packages("dplyr")

      • library(dplyr)

• 三.dplyr包的應用

  • 1.mutate(),新增列

    
    
    新增一列new,數(shù)值為SepalLength 與SepalWidth的乘積.png

  • 2.select(),按列篩選

    • (1)按列號篩選

      
      
      選擇第一列&選擇第一列和第五列.png

    • (2)按列名篩選

      
      
      選擇對應的列，將保存至變量vars中.png

  • 3.filter()篩選行

    
    
    篩選Species為setosa與versicolor的行.png
    
    
    篩選Species為setosa對應的行;篩選Species為setosa對應且SepalLength數(shù)值大于5的行.png

  • 4.arrange(),按某1列或某幾列對整個表格進行排序

    
    
    arrange排序默認從小到大排序，輸入?yún)?shù)desc后按照從大到小排序.png

  • 5.summarise()：匯總

    
    
    mean計算平均值sd計算標準差.png

按照Species進行分組.png

按照每一物種計算平均值(Sepal.Length)與標準差(Sepal.Length).png

6.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)

同Linux管道操作，將前面得到的數(shù)據(jù)作為標準輸入

管道操作；按照每一物種計算評價年至(Sepal.Length)與標準差(Sepal.Length).png

7.count統(tǒng)計某列的unique值

通過count統(tǒng)計某一列不同數(shù)據(jù)的重復次數(shù).png

8.將2個表進行連接

1.內連inner_join,取交集

2.左連left_join

3.全連full_join

4.半連接：返回能夠與y表匹配的x表所有記錄semi_join

5.反連接：返回無法與y表匹配的x表的所記錄anti_join

思維導圖.png

學習大綱.png