Lecture4_my-script-with-R_dplyr

Jimmy（jmzeng1314@outlook.com）

Keywords: dplyr

dplyr: A Grammar of Data Manipulation

A fast, consistent tool for working with data frame like objects, both in memory and out of memory.

Version:	0.4.3
Depends:	R (≥ 3.1.2)

Warning in install.packages :

package ‘dplyr’ is not available (for R version 3.1.0)

useful links : https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/

https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/dplyr.pdf

www.bio-info-trainee.com/?p=1071

http://www.dataguru.cn/thread-311303-1-1.html

Dplyr包学习笔记

一，需要用到的数据集

这个航空数据资料集包含的变量和观测值太多

hflights_df <- tbl_df(hflights)

第一个函数tbl_df 使得大数据集规范显示出来，行列都只显示10个，跟head差不多，但是head只能控制行，无法控制列，感觉意义不是很大，就是为了防止数据刷屏。

1 基本操作

把常用的数据操作行为归纳为以下五种:

1.1 筛选: filter()

filter(hflights_df, Month == 1, DayofMonth == 1)

用R自带函数实现:但是不够简洁

hflights[hflights$Month == 1 & hflights$DayofMonth == 1, ]

除了代码简洁外, 还支持对同一对象的任意个条件组合, 如:

filter(hflights_df, Month == 1 | Month == 2)

注意: 表示 AND 时要使用 & 而避免 &&

可以看出根据month这个变量我们从20多万的观测值里面挑选到了36038个，继续用hflights_df,可以保证挑选之后不会被这3万多个数据刷屏。

1.2 排列: arrange()

按给定的列名依次对行进行排序.

例如:

arrange(hflights_df, DayofMonth, Month, Year)

对列名加 desc() 进行倒序:

arrange(hflights_df, desc(ArrDelay))

这个函数和 plyr::arrange() 是一样的, 类似于 order()

用R自带函数实现:

hflights[order(hflights$DayofMonth, hflights$Month, hflights$Year), ]

hflights[order(desc(hflights$ArrDelay)), ]

这样就把20多万的观测值按照时间顺序排列好了

1.3 选择: select()

用列名作参数来选择子数据集:

select(hflights_df, Year, Month, DayOfWeek)

还可以用 : 来连接列名, 没错, 就是把列名当作数字一样使用:

select(hflights_df, Year:DayOfWeek)，表示从Year这一列到DayOfWeek这一列之间都选择

用 - 来排除列名:

select(hflights_df, -(Year:DayOfWeek))

同样类似于R自带的 subset() 函数 (但不用再写一长串的 c("colname1", "colname2") 或者 which(colname(data) == "colname3"), 甚至还要去查找列号)

还有slice函数是对行进行选择，不过意义不是很大，以下命令选择前三行数据

当然select还可以对选择的列进行改名

但如果仅仅是需要改名的话，用rename()即可

rename(flights, tail_num = tailnum)这样会返回所有数据，只是被选择的这一列改名了，不过意义不大，可以直接对names()进行赋值达到同样的目的

还可以对选择的列进行去冗余

Extract distinct (unique) rows

distinct(select(flights, tailnum))

distinct(select(flights, origin, dest))

(This is very similar to base::unique() but should be much faster.)

1.4 变形: mutate()

对已有列进行数据运算并添加为新列:

作用与 plyr::mutate() 相同, 与 base::transform() 相似, 优势在于可以在同一语句中对刚增加的列进行操作:，把临时增加的列也可以当做变量来操作，而在transform里面不行。

dplyr::mutate() works the same way as plyr::mutate() and similarly to base::transform(). The key difference between mutate() and transform() is that mutate allows you to refer to columns that you just created:

1.5 汇总: summarise()

对数据框调用其它函数进行汇总操作, 返回一维的结果

2 分组动作 group_by()

以上5个动词函数已经很方便了, 但是当它们跟分组操作这个概念结合起来时, 那才叫真正的强大! 当对数据集通过 group_by() 添加了分组信息后,mutate(), arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优势).

例如: 对飞机航班数据按飞机编号 (TailNum) 进行分组, 计算该飞机航班的次数 (count = n()), 平均飞行距离 (dist = mean(Distance, na.rm = TRUE)) 和延时 (delay = mean(ArrDelay, na.rm = TRUE))

首先根据飞机编号分3320个飞机，然后对每个飞机都进行汇总，得出三个值，然后根据count和dist来过滤选取符合要求的飞机，还剩下1536个飞机

When you group by multiple variables, each summary peels off one level of the grouping. That makes it easy to progressively roll-up a dataset:

daily <- group_by(flights, year, month, day)用年月日时间进行分组之后再逐步进行汇总求和

(per_day <- summarise(daily, flights = n()))

(per_month <- summarise(per_day, flights = sum(flights)))

(per_year <- summarise(per_month, flights = sum(flights)))

However you need to be careful when progressively rolling up summaries like this: it's ok for sums and counts, but you need to think about weighting for means and variances, and it's not possible to do exactly for medians.
3 连接符 %.%，又称管道

包里还新引进了一个操作符, 使用时把数据名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作.

比如: