内容源自生信星球学习小组
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源
包在CRANinstall.packages("包名")
包在BiocductorBiocManager::install("包名")
library(dplyr)
官方包的文档dplyr
示例数据
test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
取R自带的iris数据第1,2,51,52,101,103行
?iris
可知其为150×5的列表
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
mutate(df, z = x + y)
(1)按列号筛选
select(test,1)# 筛选test数据集的第一列
iris %>% select(1:3)# 筛选iris数据集的第一到第三列
(2)按列名筛选
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
iris %>% select(Species, Sepal.Length)
可以按照某分类变量的值进行数据筛选
filter(test, Species == "setosa")
starwars %>% filter(species == "Human")
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
mtcars %>% arrange(cyl, disp)
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 计算Sepal.Length的平均值和标准差
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) # 先按照Species分组,计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
test %>% group_by(Species) %>% summarise(mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
count(test,Species)
分类变量每个变量值的频数
inner_join(test1, test2, by = "x")
满足两个条件:有相同变量名,相同变量名的列里有相同元素;
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序
left_join(test1, test2, by = 'x')
left_join(test2, test1, by = 'x')
full_join( test1, test2, by = 'x')
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"
交集表中test1部分的列
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
test1中去除交叉部分的列表
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
bind_rows(test1,test2)函数需要两个表格列数相同
bind_cols(test1,test2)函数则需要两个数据框有相同的行数
思维导图
生信星球打卡任务,菜鸟一枚,如有错误内容,欢迎评论区指正
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。