今天是最后一天了，看看了任務(wù)不輕松呀，加快速度搞定，善始善終。

今天的學(xué)習(xí)任務(wù)是學(xué)習(xí)一個(gè)R包的安裝和簡(jiǎn)單應(yīng)用（筆記內(nèi)容未標(biāo)注部分均學(xué)習(xí)自生信星球）

R包是什么

R包，類(lèi)似C、Python中庫(kù)的概念，指包含特定領(lǐng)域的函數(shù)、數(shù)據(jù)、文檔等的集合。通過(guò)調(diào)用包，可以直接使用包中現(xiàn)成的數(shù)據(jù)、函數(shù)等，使開(kāi)發(fā)方便快捷高效。

為什么學(xué)習(xí)R包

• R的強(qiáng)大在于包含了各種各樣的包，使用包非常有利于便捷開(kāi)發(fā)。
• 一些功能在現(xiàn)有的包中并不存在，需要自己實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)后通過(guò)打包方便代碼的復(fù)用。
• 每個(gè)包涵括一個(gè)領(lǐng)域相關(guān)的函數(shù)數(shù)據(jù)文檔等，通過(guò)包可以有效地組織代碼結(jié)構(gòu)，有利于開(kāi)發(fā)。

R包的結(jié)構(gòu)

創(chuàng)建R包后，在包的根目錄下，一般包含以下幾個(gè)部分（粗體表示必需）：

• R/： R函數(shù)目錄，包含包中定義的函數(shù)。
• DESCRIPTION：包的描述，包括包名、作者、依賴(lài)等。
• NAMESPACE：名稱(chēng)空間。
• man/： R函數(shù)手冊(cè)目錄，包含了包中定義函數(shù)的手冊(cè)。
• vignettes/： R項(xiàng)目目錄，包含了本項(xiàng)目的使用指導(dǎo)。
• tests/： R函數(shù)測(cè)試目錄，包含了包中定義函數(shù)的測(cè)試及包功能的測(cè)試。
• data/： 包中附帶的數(shù)據(jù)文件。

摘自Young_Gy-R包簡(jiǎn)單教程

tidyr包

reshape2的替代者，功能更純粹

tidyr主要提供了一個(gè)類(lèi)似Excel中數(shù)據(jù)透視表(pivot table)的功能;
gather和spread函數(shù)將數(shù)據(jù)在長(zhǎng)格式和寬格式之間相互轉(zhuǎn)化，應(yīng)用在比如稀疏矩陣和稠密矩陣之間的轉(zhuǎn)化;
separate和union方法提供了數(shù)據(jù)分組拆分、合并的功能，應(yīng)用在nominal數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化上
R將整潔數(shù)據(jù)定義為：每個(gè)變量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在自身的列中，每個(gè)觀(guān)測(cè)值的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在其自身的行中。整潔數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工的基礎(chǔ)。
tidyr包主要涉及：
1)缺失值的簡(jiǎn)單補(bǔ)齊
2)長(zhǎng)形表變寬形表與寬形表變長(zhǎng)形表
　　gather-把寬度較大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)更長(zhǎng)的形式，它類(lèi)比于從reshape2包中融合函數(shù)的功能
　　spread-把長(zhǎng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)更寬的形式，它類(lèi)比于從reshape2包中鑄造函數(shù)的功能。
　 gather()相反的是spread()，前者將不同的列堆疊起來(lái)，后者將同一列分開(kāi)
3)列分割與列合并
　　separate－將一列按分隔符分割為多列
　　unite－將多列按指定分隔符合并為一列
tidyr包：（gather（寬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為長(zhǎng)數(shù)據(jù)）、spread（長(zhǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為寬數(shù)據(jù)）、unit（多列合并為一列）、separate（將一列分離為多列））

摘自Little_Rookie——R----tidyr包介紹學(xué)習(xí)

如何使用某個(gè)R包

看R包的說(shuō)明書(shū)，又叫小抄，理解并靈活使用

如何獲取小抄

百度
Rstudio——cheatsheet
生信星球公眾號(hào)回復(fù)R包名稱(chēng)

如何安裝

安裝tidyrinstall.packages("tidyr")
如果出錯(cuò)，可修改下鏡像，tools-Global options-packages-CRAN mirror-change-選個(gè)位置最近的
加載tidyrlibrary(tidyr)也可以安裝前用這個(gè)命令試一下有沒(méi)有，

建數(shù)據(jù)框

a<-data.frame(GeneId=rep("gene5",times=3),sampleName=paste("sample",1:3,sep=""),expression=c(14,19,18))

背景知識(shí)

了解概念：key-value--“鍵值對(duì)” ，表示一種對(duì)應(yīng)關(guān)系?！版I”和“值”都是列名，如SampleName和Expression的對(duì)應(yīng)。

函數(shù)后面一般都要加括號(hào)，括號(hào)里第一個(gè)參數(shù)是都數(shù)據(jù)框名

字符串要加雙引號(hào)（行名和列名也是字符串，但是可以不用加），其他單元格（姑且這么叫了）里出現(xiàn)的字符串要加。

行 raw ； 列 column，簡(jiǎn)化寫(xiě)法為col

Tidya(可使數(shù)據(jù)變統(tǒng)一格式，方便跨包使用)，下圖很生動(dòng)，引用自生信星球

練習(xí)使用：

創(chuàng)建a<-data.frame(Country=c("A","B","C"),"1999"=paste(c(0.7,37,212),"K",sep=""),"2000"=paste(c(2,80,213),"k",sep=""))

> gather(a,X1999,X2000,key="year",value="cases")
  Country  year cases
1       A X1999  0.7K
2       B X1999   37K
3       C X1999  212K
4       A X2000    2k
5       B X2000   80k
6       C X2000  213k

> gather(a,"year","cases",X1999,X2000)
  Country  year cases
1       A X1999  0.7K
2       B X1999   37K
3       C X1999  212K
4       A X2000    2k
5       B X2000   80k
6       C X2000  213k

gather(a,"year","cases",-Country)
  Country  year cases
1       A X1999  0.7K
2       B X1999   37K
3       C X1999  212K
4       A X2000    2k
5       B X2000   80k
6       C X2000  213k

> gather(a,year,cases,-Country)
  Country  year cases
1       A X1999  0.7K
2       B X1999   37K
3       C X1999  212K
4       A X2000    2k
5       B X2000   80k
6       C X2000  213k

二 Handle Missing Values
導(dǎo)入：X<-read.csv('doudou.csv')
導(dǎo)出：write.csv(X,'doudou.csv')
csv很好用

drop_na(x,X2)
  X1 X2
1  A  1
4  D  3

> fill(x,X2)
  X1 X2
1  A  1
2  B  1
3  C  1
4  D  3
5  E  3

> replace_na(x,list(X2=2))
  X1 X2
1  A  1
2  B  2
3  C  2
4  D  3
5  E  2

三 Expand Tables
complete（把空值的位置補(bǔ)全）

> complete(x,nesting(X1#要把其余列寫(xiě)全，這里就一列),fill=list(X2=5))
# A tibble: 5 x 2
  X1       X2
  <fct> <dbl>
1 A         1
2 B         5
3 C         5
4 D         3
5 E         5

expand(所有組合)

expand(a,Country,X1999,X2000)
# A tibble: 27 x 3
   Country X1999 X2000
   <fct>   <fct> <fct>
 1 A       0.7K  213k 
 2 A       0.7K  2k   
 3 A       0.7K  80k  
 4 A       212K  213k 
 5 A       212K  2k   
 6 A       212K  80k  
 7 A       37K   213k 
 8 A       37K   2k   
 9 A       37K   80k  
10 B       0.7K  213k 
# ... with 17 more rows

四 split cells
直接夭折在建數(shù)據(jù)框上，沒(méi)有活學(xué)活用，先記下，有空再好好研究
separate：按列分割

separate_rows：按行分割

unite：分割完了再合并回去

結(jié)語(yǔ)

今天的一點(diǎn)小感悟，我的表妹來(lái)看我，她是個(gè)受了很多苦但性格開(kāi)朗的女孩兒，她羨慕我的學(xué)生生活，甚至聽(tīng)到別人用hello和我打招呼這種在她的日常中也是很平常的事情，發(fā)生在這個(gè)我每天待的她很羨慕的地方，她都會(huì)覺(jué)得格外遙遠(yuǎn)，很吃驚的問(wèn)我”在這你們都用英語(yǔ)說(shuō)話(huà)呀“，要知道有這種調(diào)侃”讀博=蹲監(jiān)獄“，有些枯燥難熬的時(shí)刻確實(shí)神似，但可知道你眼中的監(jiān)獄可是別人眼中的天堂，她經(jīng)歷社會(huì)之種種歷練在你眼中卻是自由，她總用社會(huì)底層來(lái)形容自己，我告訴她我并不如你，他男朋友說(shuō)追求不同，我卻說(shuō)不出我追求的是什么，我們都一樣，地瓜土豆而已，命運(yùn)不同而已，走好當(dāng)下的每一步就好！

至此，7天的學(xué)習(xí)結(jié)束，今天就不長(zhǎng)篇大論了，在這里我收獲了漁，并對(duì)曾覺(jué)得像天書(shū)般的東西有所了解并初步入門(mén)，我感受到了任何不經(jīng)意提出的小問(wèn)題都有及時(shí)的反饋和更新（比如腳本窗口的使用，引用圖片的格式，筆記中記下的小問(wèn)題等等），我感受到了教程的精心準(zhǔn)備和老師的用心，很值得，不知下次何時(shí)再見(jiàn)，期待，感謝+7+.......................！