今天学习的主题是R包,内容多多。。
#是为了加快R包的安装下载速度,要用到R的配置文件.Rprofile
首先用file.edit()
来编辑文件:file.edit('~/.Rprofile')
然后在其中添加好下面的两行options
代码
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
保存后重启Rstudio,再运行下面两行代码:
options()$repos
options()$BioC_mirror
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
install.packages("dplyr")
示例数据 test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
select(test,1)
#筛选第1列内容
select(test,c(1,5))
select(test,Sepal.Length)
#筛选列名为Sepal.Length的数据
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width")
#把"Petal.Length", "Petal.Width"数据命名为"vars"
select(test, one_of(vars))
filter(test, Species == "setosa")
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
arrange(test, Sepal.Length)
#默认从小到大排序
arrange(test, desc(Sepal.Length))
#用desc从大到小
group_by
使用summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
# 先按照Species分组,计算Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test, Species)
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
count(test,Species)
#将2个表进行连接
inner_join(test1, test2, by = "x")
left_join(test1, test2, by = 'x')
#以test1的x列为列,取交集
left_join(test2, test1, by = 'x')
#以test2的x列为列,取交集
full_join( test1, test2, by = 'x')
#将test1和test2的x列合并为列
semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x')
anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')
bind_rows()
函数需要两个表格列数相同,而bind_cols()
函数则需要两个数据框有相同的行数
bind_rows(test1, test2)
bind_cols(test1, test3)
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。
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