目录
去除重复项
选取随机样本
变量重命名
select()函数
filter()函数
summarise()函数
arrange()函数
group_by() 函数
mutate()函数
join()函数
R软件包dplyr用于数据清理，处理，可视化和分析，包含了很多有用的功能，与ggplot2,reshape2并列为数据分析及可视化的三大包之一。
select()
filter()
mutate()
group_by()
summarise()
arrange()
join()示例数据
require(dplyr)
# Data file
file <- "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data"
# Some sensible variable names
df_names <- c("age", "wrkclass", "fnlweight", "education_lvl", "edu_score",
"marital_status", "occupation", "relationship", "ethnic", "gender",
"cap_gain", "cap_loss", "hrs_wk", "nationality", "income")
# Import the data
df <- read.csv(file, header = F,
sep = ",",
na.strings = c(" ?", " ", ""),
row.names = NULL,
col.names = df_names)dplyr中的许多数据操作任务都可以在前向管道运算符（％>％）的帮助下执行。 该管道最初是在Magrittr软件包中引入的，此后已包含在dplyr软件包中。 对于流体数据的操作，它是一个非常有用的工具，可产生高度可读的代码。普查数据集需要一些预处理才能准备好用于分类算法。 这篇文章不涉及预处理，也不包括预测建模。
去除重复项
#去除重复行
df %>% distinct() %>% nrow()
# 删除重复的行并分配给新的dataframe对象
df_clean <- df %>% distinct()
# 根据一个或多个变量删除重复项
df %>% distinct(gender, .keep_all = T)
df %>% distinct(gender, education_lvl, .keep_all = T)选取随机样本
# 抽样随机行，替换或不替换
sample_n(df, size = nrow(df) * 0.7, replace = F)
sample_n(df, size = 20, replace = T)
# 抽样一定比例的行，有无替换
sample_frac(df, size = 0.7, replace = F)
sample_frac(df, size = 0.8, replace = T变量重命名
# Rename one or more variables in a dataframe
df <- df %>%
rename("INCOME" = "income")
df <- df %>%
rename("INCOME" = "income", "AGE" = "age")select()函数
# 选择特定的列（INCOME是先前的新名称）
df %>%
select(education_lvl, INCOME)
# 在dplyr 0.7.0中，pull（）函数将变量提取为向量
df %>%
pull(age)
# 使用-运算符删除列（可通过名称或列位置引用变量）
df %>%
select(-edu_score)
df %>%
select(-1, -4)
df %>%
select(-c(2:6))有些功能可与select函数结合，下面为一些示例
# 选择名称以“ e”开头的列
df %>%
select(starts_with("e"))
# -号也适用
df %>%
select(-starts_with("e"))
# 选取包含特定名称的列
df %>%
select(contains("edu"))
# 按照某一列重排序
df %>%
select(INCOME, everything())
# 选取以某名称结尾的列
df %>%
select(ends_with("e"))
df %>%
select(ends_with("_loss"))filter()函数
# 过滤行以保留年龄大于30的观察值
df %>%
filter(age > 30)
# 使用％in％运算符按多个条件过滤（确保字符串匹配）
df %>%
filter(relationship %in% c(" Unmarried", " Wife"))
# 可以使用OR 运算符 (|)
df %>%
filter(relationship == " Husband" | relationship == " Wife")
# 适用 AND 运算符
df %>%
filter(age > 30 & INCOME == " >50K")
# 两者结合
df %>%
filter(education_lvl %in% c(" Doctorate", " Masters") & age > 30)
# 非
df %>%
filter(education_lvl != " Doctorate")
# grepl（）函数可以与filter（）一起使用
df %>%
filter(grepl(" Wi", relationship))summarise()函数
动态汇总数据组甚至管道组，以进行ggplot数据可视化。
# 汇总分组数据
df %>%
filter(INCOME == " >50K") %>%
summarise(mean_age = mean(age),
median_age = median(age),
sd_age = sd(age))
# 汇总多个变量使用summarise_at()
df %>%
filter(INCOME == " >50K") %>%
summarise_at(vars(age, hrs_wk),
funs(n(),
mean,
median))
# . 代表所有变量
df %>%
summarise_at(vars(age, hrs_wk),
funs(n(),
missing = sum(is.na(.)),
mean = mean(., na.rm = T)))
# 使用匿名函数创建新的摘要统计信息
df %>%
summarise_at(vars(age),
function(x) { sum((x - mean(x)) / sd(x)) })
# 使用summarise_if（）有条件地进行汇总
df %>%
filter(INCOME == " >50K") %>%
summarise_if(is.numeric,
funs(n(),
mean,
median))
# 选择数值型变量，并使用summarise_all（）获取摘要统计信息
ints <- df[sapply(df, is.numeric)]
summarise_all(ints,
funs(mean,
median,
sd,
var))arrange()函数
升序或降序排列（默认升序）
# 按年龄升序
df %>%
arrange(age) %>%
head(10)
# 按年龄降序
df %>%
arrange(desc(age)) %>%
head(10)group_by() 函数
#适用于常规数据分析
df %>%
group_by(gender) %>%
summarise(Mean = mean(age))
df %>%
group_by(relationship) %>%
summarise(total = n())
df %>%
group_by(relationship) %>%
summarise(total = n(),
mean_age = mean(age))mutate()函数
mutate（）用于从现有的局部变量或全局对象创建新变量。 也可以在mutate（）中指定新变量，例如序列。
# 从已知变量中构建新变量
df %>%
mutate(norm_age = (age - mean(age)) / sd(age))
# 将每个数字元素乘以1000（将名称“ new”添加到原始变量名称中）
df %>%
mutate_if(is.numeric,
funs(new = (. * 1000))) %>%
head()join()函数
join（）用于合并来自共同ID或其他一些常见变量的不相交表的行。 join有很多变体，通常使用的是 left, right, inner and full joins.
# 构建用于键值的ID
df <- df %>%
mutate(ID = seq(1:nrow(df))) %>%
select(ID, everything())
# 生成两个表(部分重叠)
table_1 <- df[1:50 , ] %>%
select(ID, age, education_lvl)
table_2 <- df[26:75 , ] %>%
select(ID, gender, INCOME)
# left join()将表2中的行联接到表1中（方向在参数顺序中是隐式的）
left_join(table_1, table_2, by = "ID")
# Right join 将表2中的行联接到表1中
right_join(table_1, table_2, by = "ID")
# inner join仅保留完整case
inner_join(table_1, table_2, by = "ID")
# Full join 联接并保留所有的case
full_join(table_1, table_2, by = "ID"以上总结了dplyr的一些出色功能。 有关函数及其参数的更多信息，请使用模板查看帮助文档：
References
Hadley Wickham, Romain Francois, Lionel Henry and Kirill Müller (2017). dplyr: A
Grammar of Data Manipulation. R package version 0.7.0.
https://CRAN.R-project.org/package=dplyr
H. Wickham. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New
York, 2009.
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
