在R语言中找到了计算遗传距离的函数dist.dna()但是不知道在R里面如何利用循环批量处理文件计算遗传距离。想到了利用python来调用R函数的方法，查找相关教程发现需要用到rpy2模块。
easy_install rpy2 报错（看不懂报错内容）；
pip install rpy2 报错（提示需要更新pip到pip19.0.3）；
利用 python -m pip install --upgrade pip 更新pip报错（看不懂报错内容）；
利用 https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ 教程安装pip成功更新。
使用 pip install rpy2 安装依旧报错（看不懂报错内容）；
尝试教程 https://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/51476321 安装rpy2，提示 rpy2-2.9.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform
在rpy2主页 https://rpy2.bitbucket.io/ 发现一句话 Releasend source packages are available on PyPi. Installing should be as easy * as
(*:except on Windows)
这意思是在windows系统使用pip安装不太容易吗？
找到了教程 rpy2:在python中调用R函数的一个实例 ；发现其中rpy2的安装使用的是conda，自己也尝试在windows的DOS窗口下使用 conda install rpy2 成功。但是结尾处提示了一句 此时不应有do 不明白是什么意思
在python中加载R包查到可以使用
加载R语言自带的包时没有遇到问题；但是加载需要额外安装的包时遇到了报错
按照教程 https://blog.csdn.net/arcers/article/details/79109535 使用 conda install -c r r-ggplot2 安装需要用到的包解决问题
一个简便描述序列分歧大小的测度是两条核苷酸序列中不同核苷酸位点的比例 P = nd/n；
nd为检测两条序列间不同核苷酸数；n为配对总数；P成为核苷酸间的p距离
介绍使用tidytext进行文本挖掘。
整洁的数据应该是这样的
对于整洁的文本数据，储存在每行中的数据通常是单个单词，但也可以是n-gram，句子或段落。
使用unnest_tokens函数对数据进行处理
简单介绍一下unnest_tokens函数：
unnest_tokens这里使用的两个基本参数。首先，输出的列名，上面是word，然后是文本来输入列（text在本例中）。
使用之后unnest_tokens，我们将每行拆分
文本分析的流程：
就是写了傲慢与偏见的那个人，说实话这部作品的确值得一看
数据来自于Jane Austen的 janeaustenr 包
linenumber 对应的是多少行， chapter 对应的是第多少章。
要将其作为一个整洁的数据集来处理，还需要将句子转化成文更加基本的格式
此函数使用 tokenizers 包将原始数据框中的每一行文本分隔为标记。默认标记化用于单词，但其他选项包括字符，n-gram，句子，行，段落或正则表达式模式周围的分隔。
也就是修改下面这个参数：
既然数据是每行一个字的格式，我们可以使用像dplyr这样的整洁工具来操作它。通常在文本分析中，我们会想要删除停用词停用词是对分析无用的词，通常是非常常见的词，例如英语中的“the”，“of”，“to”等等。我们可以用一个删除停用词（保存在tidytext数据集中stop_words）anti_join()。
我们也可以使用 dplyr count() 来查找所有书籍中最常见的单词。
可以看见，最常见的单词是 miss
进行可视化：
因为我们一直在使用整洁的工具，所以我们的字数存储在一个整洁的数据框中。这允许我们将它直接传递给ggplot2包，例如创建最常见单词的可视化
