1、通过选择菜单：

程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。

2、使用命令

install.packages(package_name,dir)

package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。

dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。

3、本地来安装

如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：

1）linux环境编译运行：tar.gz文件

2）windows 环境编译运行 ：.zip文件

3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件

注：包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。 包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：

Library(“包名”)

Require(“包名”) 1、查看包帮忙

library(help=package_name)

主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数

help(package = package_name)

主要内容包括：包的内置所有函数，是更为详细的帮助文档

2、查看当前环境哪些包加载

find.package() 或者 .path.package()

3、移除包出内存

detach()

4、把其它包的数据加载到内存中

data(dsname, package=package_name)

5、查看这个包里的包有数据

data( package=package_name)

6、列出所有安装的包

library()

DESeq2用来处理转录组数据。那么先来完成第一步：安装。 1、传统方式安装 麻蛋，报错了！！！！为什么受伤的总是我。 2、开启查阅资料模式，然后得到的结论是这个包的安装需要利用BiocConductor或者BiocManager。 但是根据网上大神们的分享，尝试了各种方法。报错越来越多，并且越来越看不懂。 最后决定直接进入DESeq2的package官网上看吧。 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/DESeq2.html3、最后按照Bioconductor指示安装，成功。

reshape2包的进化版—tidyr包

tidyr包的作者是Hadley Wickham。这个包常跟dplyr结合使用。

本文将演示tidyr包中下述四个函数的用法：

gather—宽数据转为长数据。类似于reshape2包中的melt函数

spread—长数据转为宽数据。类似于reshape2包中的cast函数

unit—多列合并为一列

separate—将一列分离为多列

下面使用datasets包中的mtcars数据集做演示。

library(tidyr)

library(dplyr)

head(mtcars)

mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb

Mazda RX4        21.0  6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4

Mazda RX4 Wag    21.0  6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4

Datsun 710        22.8  4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1

Hornet 4 Drive    21.4  6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1

Hornet Sportabout 18.7  8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2

Valiant          18.1  6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

为方便处理，在数据集中增加一列car

mtcars$car <- rownames(mtcars)

mtcars <- mtcars[, c(12, 1:11)]

gather

gather的调用格式为：

gather(data, key, value, ..., na.rm = FALSE, convert = FALSE)

这里，...表示需要聚合的指定列。

与reshape2包中的melt函数一样，得到如下结果：

mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, -car)

head(mtcarsNew)

car attribute value

1        Mazda RX4      mpg  21.0

2    Mazda RX4 Wag      mpg  21.0

3        Datsun 710      mpg  22.8

4    Hornet 4 Drive      mpg  21.4

5 Hornet Sportabout      mpg  18.7

6          Valiant      mpg  18.1

tail(mtcarsNew)

car attribute value

347  Porsche 914-2      carb    2

348  Lotus Europa      carb    2

349 Ford Pantera L      carb    4

350  Ferrari Dino      carb    6

351  Maserati Bora      carb    8

352    Volvo 142E      carb    2

如你所见，除了car列外，其余列聚合成两列，分别命名为attribute和value。

tidyr很好的一点是可以只gather若干列而其他列保持不变。如果你想gather在map和gear之间的所有列而保持carb和car列不变，可以像下面这样做：

mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, mpg:gear)

head(mtcarsNew)

car carb attribute value

1        Mazda RX4    4      mpg  21.0

2    Mazda RX4 Wag    4      mpg  21.0

3        Datsun 710    1      mpg  22.8

4    Hornet 4 Drive    1      mpg  21.4

5 Hornet Sportabout    2      mpg  18.7

6          Valiant    1      mpg  18.1

spread

spread的调用格式为：

spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)

与reshape2包中的cast函数一样，得到如下结果：

mtcarsSpread <- mtcarsNew %>% spread(attribute, value)

head(mtcarsSpread)

car carb  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear

1        AMC Javelin    2 15.2  8  304 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3

2 Cadillac Fleetwood    4 10.4  8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3

3        Camaro Z28    4 13.3  8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3

4  Chrysler Imperial    4 14.7  8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3

5        Datsun 710    1 22.8  4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4

6  Dodge Challenger    2 15.5  8  318 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3

unite

unite的调用格式如下：

unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE)

where ... represents the columns to unite and col represents the c

这里，...表示需要合并的列，col表示合并后的列。

我们先虚构一些数据：

set.seed(1)

date <- as.Date('2016-01-01') + 0:14

hour <- sample(1:24, 15)

min <- sample(1:60, 15)

second <- sample(1:60, 15)

event <- sample(letters, 15)

data <- data.frame(date, hour, min, second, event)

data

date hour min second event

1  2016-01-01    7  30    29    u

2  2016-01-02    9  43    36    a

3  2016-01-03  13  58    60    l

4  2016-01-04  20  22    11    q

5  2016-01-05    5  44    47    p

6  2016-01-06  18  52    37    k

7  2016-01-07  19  12    43    r

8  2016-01-08  12  35      6    i

9  2016-01-09  11  7    38    e

10 2016-01-10    1  14    21    b

11 2016-01-11    3  20    42    w

12 2016-01-12  14  1    32    t

13 2016-01-13  23  19    52    h

14 2016-01-14  21  41    26    s

15 2016-01-15    8  16    25    o

现在，我们需要把date，hour，min和second列合并为新列datetime。通常，R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"。

dataNew <- data %>%

unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%

unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')

dataNew

datetime event

1  2016-01-01 7:30:29    u

2  2016-01-02 9:43:36    a

3  2016-01-03 13:58:60    l

4  2016-01-04 20:22:11    q

5  2016-01-05 5:44:47    p

6  2016-01-06 18:52:37    k

7  2016-01-07 19:12:43    r

8  2016-01-08 12:35:6    i

9  2016-01-09 11:7:38    e

10  2016-01-10 1:14:21    b

11  2016-01-11 3:20:42    w

12  2016-01-12 14:1:32    t

13 2016-01-13 23:19:52    h

14 2016-01-14 21:41:26    s

15  2016-01-15 8:16:25    o

separate

separate的调用格式为：

separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE,

convert = FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...)

我们可以用separate函数将数据恢复到刚创建的时候，如下所示：

data1 <- dataNew %>%

separate(datetime, c('date', 'time'), sep = ' ') %>%

separate(time, c('hour', 'min', 'second'), sep = ':')

data1

date hour min second event

1  2016-01-01  07  30    29    u

2  2016-01-02  09  43    36    a

3  2016-01-03  13  59    00    l

4  2016-01-04  20  22    11    q

5  2016-01-05  05  44    47    p

6  2016-01-06  18  52    37    k

7  2016-01-07  19  12    43    r

8  2016-01-08  12  35    06    i

9  2016-01-09  11  07    38    e

10 2016-01-10  01  14    21    b

11 2016-01-11  03  20    42    w

12 2016-01-12  14  01    32    t

13 2016-01-13  23  19    52    h

14 2016-01-14  21  41    26    s

15 2016-01-15  08  16    25    o

首先，将datetime分为date列和time列。然后，将time列分为hour，min，second列。

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