一、reshape2包

数据：氮肥和磷肥的用量对植物生长的影响

将上图数据做成txt文件

1.melt() 函数，将宽数据转换为长数据

转换NP数据集

2.dcast() 函数，将长数据转换为宽数据

二、tidyr包

处理整洁的数据：

每一列代表一个变量
每一行代表一个观测
一个观测值对应的一个变量

1.宽数据变为长数据

2.长数据变为宽数据

三、dplyr包

1.filter() 函数，截取满足条件的数据

2.distinct() 函数，用于去除重复行

3.slice() 函数，用于切出任意行

4.sample_n() 函数，随机取样

5.sample_frac() 函数，按比例随机抽样

6.arrange() 函数，对某一指标进行排序

倒序

  dplyr::arrange(iris,desc(Sepal.length))

7.select() 函数，对数据取子集

8.summarise() 函数，对数据进行统计

链式操作符 %>%

用于实现将一个函数的输出传递给下一个函数，作为下一个函数的输入

1.取出mtcars数据集的11-20行

2.对鸢尾花数据集的特征进行分组

3.对鸢尾花数据集特征的花萼宽度进行分组统计

4.mutate() 函数，添加新的一列（花萼和花瓣长度的总和）

对表格进行整合

两个数据表

1.左连接（以左边的表为基础）

2.右连接

3.全连接（并集）

4.半连接（取出交集）

5.反连接（取出补集）

对 mtcars 进行数据集合操作

  #添加一个名字列
  mtcars <- mutate(mtcars,Model = rownames(mtcars))
  #截取两个数据集1-20条和10-30条
  first <- slice(mtcars,1:20)
  second <- slice(mtcars,10:30)
  #取两者交集
  intersect(first,second)
  #取并集
  dplyr::union_all(first,second)
  #取非冗余的并集
  dplyr::union(first,second)
  #取 first 的补集
  setdiff(first,second）
  #取 second 的补集
  setdiff(second,first)