學習R包

1.安裝和加載R包

1.1.鏡像設置

附生信星球教程

1.2.安裝

• install.packages("包")（R包存在于CRAN網(wǎng)站）
• BiocManager::install("包")（R包存在于Biocductor）
  具體需要的包在哪里可以直接在google上搜索

1.3.加載

• library(包)
• require(包)
  兩個命令均可

以安裝dplyr為例，安裝加載三部曲的命令行為：
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

以下演示用內(nèi)置數(shù)據(jù)集iris的簡化版進行
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]

image.png

2.dplyr五個基礎函數(shù)

2.1.mutate(),新增列

• mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
  新增一列new
  
  image.png

2.2.select(),按列篩選

2.2.1.按列號篩選

• select(test,1)
  
  image.png
• select(test,c(1,5))
  
  image.png

2.2.2.按列名篩選

• select(test, Petal.Length, Petal.Width)
  
  image.png
• vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
  select(test, one_of(vars))
  
  image.png

2.3.filter()篩選行

• filter(test, Species == "setosa")
  
  image.png
• filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
  
  image.png
• filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
  
  image.png

2.4.arrange(),按某1列或某幾列對整個表格進行排序

• arrange(test, Sepal.Length)默認從小到大排序
  
  image.png
• arrange(test, desc(Sepal.Length)) 用desc從大到小
  
  image.png

2.5.summarise()：匯總

• summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 計算Sepal.Length的平均值和標準差
  
  image.png
• group_by(test, Species)
  summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 先按照Species分組，計算每組Sepal.Length的平均值和標準差
  
  image.png
  
  
  image.png

3.dplyr兩個實用技能

3.1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)

即在連續(xù)操作中用幾句簡單的命令進行操作，避免了冗長的命令行
解析

• test %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
  
  image.png
  
  可得到與上一個操作一樣的結(jié)果

3.2.count統(tǒng)計某列的unique值

• count(test,Species)
  
  image.png

4.dplyr處理關系數(shù)據(jù)

先準備兩個表格
test1

• test1 <- data.frame(x = c('b','e','f','x'),
  z = c("A","B","C",'D'),
  stringsAsFactors = F)
  
  image.png
  
  test2
• test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'),
  y = c(1,2,3,4,5,6),
  stringsAsFactors = F)
  
  image.png

4.1.內(nèi)連inner_join,取交集

• inner_join(test1, test2, by = "x")
  
  image.png

4.2.左連left_join

• left_join(test1, test2, by = "x")
  
  image.png
• left_join(test2, test1, by = "x")
  
  image.png

4.3.全連full_join

• full_join( test1, test2, by = "x")
  
  image.png

4.4.半連接：返回能夠與y表匹配的x表所有記錄semi_join

• semi_join(x = test1, y = test2, by = "x")
  
  image.png

4.5.反連接：返回無法與y表匹配的x表的所記錄anti_join

• anti_join(x = test2, y = test1, by = "x")
  
  image.png

4.6.簡單合并

bind_rows()函數(shù)需要兩個表格列數(shù)相同，而bind_cols()函數(shù)則需要兩個數(shù)據(jù)框有相同的行數(shù)
先準備三個數(shù)據(jù)集
test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))

image.png

test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))

image.png

image.png

• bind_rows(test1, test2)
  
  image.png
• bind_cols(test1, test3)
  
  image.png