學(xué)習(xí)R包

概念

R包就是有著各種各樣函數(shù)工具的包，每一種包有的工具不一樣，有的還可以作圖，下載放在R中可以做各種數(shù)據(jù)分析和繪圖（就像下載好多筆刷畫畫一樣）

下載和安裝R包

下載

鏡像網(wǎng)站添加
教程鏈接

options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #對應(yīng)清華源
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #對應(yīng)中科大源

安裝

install.packages(“包”) 包存在于CRAN網(wǎng)站
BiocManager::install(“包”)包存在于Biocductor網(wǎng)站

加載

library(包)

dplyr的使用

五個基礎(chǔ)函數(shù)

• 增加列

> mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
    Sepal.Length Sepal.Width
1            5.1         3.5
2            4.9         3.0
51           7.0         3.2
52           6.4         3.2
101          6.3         3.3
102          5.8         2.7
    Petal.Length Petal.Width
1            1.4         0.2
2            1.4         0.2
51           4.7         1.4
52           4.5         1.5
101          6.0         2.5
102          5.1         1.9
       Species   new
1       setosa 17.85
2       setosa 14.70
51  versicolor 22.40
52  versicolor 20.48
101  virginica 20.79
102  virginica 15.66

• 按列篩選

> select(test,1)
    Sepal.Length
1            5.1
2            4.9
51           7.0
52           6.4
101          6.3
102          5.8

• 按行篩選

> filter(test,Species=="setosa")
  Sepal.Length Sepal.Width
1          5.1         3.5
2          4.9         3.0
  Petal.Length Petal.Width
1          1.4         0.2
2          1.4         0.2
  Species
1  setosa
2  setosa
> filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
  Sepal.Length Sepal.Width
1          5.1         3.5
  Petal.Length Petal.Width
1          1.4         0.2
  Species
1  setosa
> filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
  Sepal.Length Sepal.Width
1          5.1         3.5
2          4.9         3.0
3          7.0         3.2
4          6.4         3.2
  Petal.Length Petal.Width
1          1.4         0.2
2          1.4         0.2
3          4.7         1.4
4          4.5         1.5
     Species
1     setosa
2     setosa
3 versicolor
4 versicolor

• 排序
  arrange(test, Sepal.Length)#默認(rèn)從小到大排序
  arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc從大到小
• 數(shù)據(jù)匯總（就是把表中的數(shù)據(jù)拿來加減乘除）

> summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

mean是平均數(shù)，sd是標(biāo)準(zhǔn)差

兩個實用技能

• 讓代碼減少再減少的魔法（管道操作%>%）

test %>% 
  group_by(Species) %>% 
  summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

%>%意思是，把test中的數(shù)據(jù)依次應(yīng)用于group函數(shù)，summarise函數(shù)，就不用把test引用兩次，如果不用這個,上面的代碼就長這樣?

summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))

• 計數(shù)的魔法

> count(test,Species)
     Species n
1     setosa 2
2 versicolor 2
3  virginica 2

兩個表取交集

制表

options(stringsAsFactors = F)
test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'), 
                    z = c("A","B","C",'D'),
                    stringsAsFactors = F)

stringsAsFactors = F意思是不引入Factor

• 內(nèi)連inner_join,取交集

> inner_join(test1, test2, by = "x")
  x z y
1 b A 2
2 e B 5
3 f C 6

取交集，只顯示兩個表相同的內(nèi)容

• 左連left_join

> left_join(test1,test2,by='x')
  x z  y
1 b A  2
2 e B  5
3 f C  6
4 x D NA

test2粘在test1左邊，test1全部顯示，test2只顯示和test1有交集的部分

• 全連full_join

> full_join( test2, test1, by = 'x')
  x  y    z
1 a  1 <NA>
2 b  2    A
3 c  3 <NA>
4 d  4 <NA>
5 e  5    B
6 f  6    C
7 x NA    D

全部寫出來，test1和test2不匹配的內(nèi)容就讓他空著，相同的就合并

• 半連接：返回能夠與y表匹配的x表所有記錄semi_join

> semi_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
  x y
1 b 2
2 e 5
3 f 6

就是把x表和y表匹配一下，再把xy表中都有的以x表形式寫出來

• 反連接：返回?zé)o法與y表匹配的x表的所記錄anti_join

> anti_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
  x z
1 x D

就是把x表和y表匹配一下，再把x表中有的y中沒有的寫出來

簡單合并

• 合并列（行要相同）

> bind_cols(test1, test3)
  x  y   z
1 1 10 100
2 2 20 200
3 3 30 300
4 4 40 400

• 合并行（列要相同）

> bind_rows(test1, test2)
  x  y
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
5 5 50
6 6 60

思維導(dǎo)圖

day6 R包的使用.png