1. 安装和加载R包
1.1.镜像设置
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
（1）R的配置文件 .Rprofile：①file.edit('~/.Rprofile')→写入代码→保存
（2）在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是.Renviron，它是为了设置R的环境变量；.Rprofile就是一个代码文件，如果启动时找到这个文件，那么就替我们先运行一遍（这个过程就是在启动Rstudio时完成的）。
（3）镜像查看：options()$repos；options()$BioC_mirror
1.2.安装：
install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)
1.3.加载：
library(包)或者require(包)
1.4.示例：
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)
2. dplyr五个基础函数（示例：test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]）
2.1. mutate(),新增列：
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)新增Sepal长度和宽度相乘的一列
2.2. select(),按列筛选
(1)按列号筛选：select(test,1)选择第一列；select(test,c(1,5))选择第一列和第五列；
(2)按列名筛选：select(test, Petal.Length, Petal.Width)选择Petal.Length, Petal.Width两列；
2.3. filter()筛选行：
filter(test, Species == "setosa")选择setosa物种的行；filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )选择setosa物种并且Sepal长度大于5的行；filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))选择有setosa，versicolor这两个物种的行
2.4. arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序：
arrange(test, Sepal.Length)按Sepal.Length这一列进行排序，默认从小到大；arrange(test, desc(Sepal.Length))按Sepal.Length这一列进行排序，desc从大到小
2.5. summarise(),汇总：
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))mean平均值，sd标准差 ；group_by(test, Species)将不同物种的数据分组整理
3. dplyr两个实用技能
3.1. 管道操作 %>% (快捷键ctr + shift + M)
3.2. count统计某列的unique值
4. dplyr处理关系数据
4.1. 內连inner_join：返回两个表中所有相匹配的数据，而舍弃不匹配的数据
4.2. 左连left_join：保留 x 中的所有观测
4.3. 全连full_join：保留 x 和 y 中的所有观测
4.4. 半连接semi_join：返回能够与y表匹配的x表所有记录
4.5. 反连接anti_join：返回无法与y表匹配的x表的所记录
4.6. 简单合并：cbind()函数和rbind()函数
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
