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      • dplyr包

      dplyr包

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2019年6月7日
      测试开头

      请思考:

      1 dplyr包用来做什么?

      2 您使用dplyr包那些函数?


      一 dplyr包是什么?


      • 数据探索和数据转换的利器

      • 编码直观和易于阅读

      • 数据框操作与处理高效和便捷


      二 安装和加载所需包

      代码

      1library(pacman) # R包管理器
      2p_load(dplyr, hflights) # 安装和加载所需R包


      hflights:2011年从休斯顿起飞的国内商业航班数据集。


      三 数据理解


      1 探索数据

      代码

      1# 探索数据集
      2data("hflights")
      3hflights %>% 
      4  head()


      dplyr包


      2 美化数据框展示

      代码

      1# 利用tb_df函数美化数据框展示
      2flights <- tbl_df(hflights)
      3flights %>% 
      4  head()


      dplyr包


      四 单表(数据框)的基本操作


      • filter:获取子样本集

      • select:获取子变量集

      • arrange:排序操作

      • mutate:添加新的变量或者列

      • summarise | summarize:分组的聚合操作或者统计


      1 filter操作

      代码

      1flights %>% 
      2  filter(Month == 1 & DayofMonth == 1)


      dplyr包


      请思考:

      1 基本的R代码如何实现上述操作?

      2 请执行如下代码,查看结果。

      1flights %>% 
      2  filter(Month == 1, DayofMonth == 1)
      3head(filter(flights, UniqueCarrier == 'AA' | UniqueCarrier == 'UA'), 2)
      4tail(filter(flights, UniqueCarrier == 'AA' | UniqueCarrier == 'UA'), 2)
      5head(filter(flights, UniqueCarrier %in% c('AA', 'UA')), 2)


      2 select操作

      代码

      1print(select(flights, DepTime, ArrTime, FlightNum), n = 2)


      dplyr包


      请思考:

      1 基本的R代码如何实现上述操作?

      2 请执行如下代码,查看结果

      1head(select(flights, Year:DayofMonth, contains('Taxi'), contains('Delay')))


      3 filter和select一起操作

      代码

      1# filter 和 select
      2flights %>% 
      3  select(UniqueCarrier, DepDelay) %>% 
      4  filter(DepDelay > 60) %>% 
      5  head(n = 2)


      dplyr包


      4 arrange操作

      代码

      1# arrange操作
      2flights %>% 
      3  select(UniqueCarrier, DepDelay) %>% 
      4  arrange(DepDelay) %>% 
      5  head()


      dplyr包


      请思考:

      1 基本的R代码如何实现上述操作?


      5 mutate操作

      代码

      1# mutate操作
      2flights %>% 
      3  select(Distance, AirTime) %>% 
      4  mutate(Speed = Distance/AirTime * 60) %>% 
      5  head()


      dplyr包


      请思考:

      1 基本的R代码如何实现上述操作?


      6 summarise和group_by操作

      代码

      1# summarise和group_by操作
      2flights %>% 
      3  group_by(Dest) %>% 
      4  summarise(avg_delay = mean(ArrDelay, na.rm = TRUE)) %>% 
      5  head()


      dplyr包


      请思考:

      1 基本的R代码如何实现上述操作?

      2 请执行如下代码,查看结果

      1flights %>% 
      2  group_by(UniqueCarrier) %>% 
      3  summarise_each(list(mean), Cancelled, Diverted) %>% 
      4  head()
      5flights %>% 
      6  group_by(UniqueCarrier) %>% 
      7  summarise_each(funs(min(., na.rm = TRUE), max(., na.rm = TRUE)), matches('Delay')) %>% 
      8  head()


      五 多表的操作


      dplyr包


      总结

      本文介绍dplyr的常用操作,可以有助您更加有效地做数据探索和操作。


      您在阅读中有什么问题,请留言。若是觉得有用,请您点赞和分享给其他朋友,感谢支持和分享。


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      dplyr包

      测试结尾

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