dplyr专注处理dataframe对象, 并提供更稳健的与其它数据库对象间的接口。
一、5个关键的数据处理函数：
select() 返回列的子集
filter() 返回行的子集
arrange() 根据一个或多个变量对行排序。
mutate() 使用已有数据创建新的列
summarise() 对各个群组汇总计算并返回一维结果。
Tips：
1、select()
Dplyr包有下列辅助函数，用于在select()中选择变量：
starts_with("X"): 以 "X"开头的变量名
ends_with("X"): 以 "X"结束的变量名
contains("X"): 包含 "X"的变量名
matches("X"): 匹配正则表达式“x"的变量名
num_range("x", 1:5): 变量名为 x01, x02, x03, x04 and x05
one_of(x): 出现在字符向量x中的所有变量名
在select()中直接使用列时不需要引用""，但使用上述辅助函数时必须引用""。
2、filter()
R 有一系列逻辑表达式可用于filter()中：
x < y；x <= y；x == y；x != y；x >= y；x > y；x %in% c(a, b, c)
示例：
filter(df, a > 0, b > 0)
filter(df, !is.na(x))
3、arrange()
arrange()默认从小到大排序，在arrange()中使用desc()作用于变量可以使之从大到小排序.
4、mutate()
mutate()允许在同一次调用中使用新变量来创建下一个变量，例如：
mutate(my_df, x = a + b, y = x + c)
5、 summarise（）
R的下列聚合函数可用于 summarise()中
dplyr包自身提供了一些有用的聚合函数：
二、管道函数%>%
dplyr包中特有的管道函数%>%，将上一个函数的输出作为下一个函数的输入。
%>%运算符允许从参数列表中提取函数的第一个参数，并放置在%>%前面。
下面两条指令相等：
mean(c(1, 2, 3, NA), na.rm = TRUE)
c(1, 2, 3, NA) %>% mean(na.rm = TRUE)
三、分组函数group_by()
对数据集定义群组。然后可对各个群组分别进行汇总统计。
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。
group_by(dataframe,colnames1,colnames2,…)
四、连接数据（joins）
1、6种连接函数如下：
left_join(dataset1,dataset2)
right_join(dataset1,dataset2)
inner_join(dataset1,dataset2,by=c(“”))
full_join(dataset1,dataset2, by = c("first", "last"))
semi_join(dataset1,dataset2, by = c("first", "last"))
anti_join(dataset1,dataset2, by = c("first", "last"))
前4种属于变形连接（mutating joins），后2种属于过滤连接（filtering joins）。
semi-joins基于第二个数据集的信息来过滤第一个数据集的数据。anti-joins找出合并时哪些行不能匹配第二个数据集
2、key值
R语言的 data frames可在 row.names属性中存储重要信息，虽然不是存储数据的好方式却很常见。如果数据集的主关键字在row.names中，将难以与其他数据集连接。一种解决方法是使用tibble包（tibble：a data frame with class tbl_df)中的rownames_to_column()函数，返回该数据集的副本，并且行名作为一列增加到该数据中。
library(tibble)
rownames_to_column(data, var="name")
如果两个数据集有相同的列名，但代表的事物不同，并且by参数不包含这些重复的列名，dplyr会忽略这些列名，并对相同的列名增加.x和 .y来帮助区分列。
当两个数据集中相同的事物有不同的列名，要完成合并，将by设置为一个命名向量。向量的名字为主数据集中的列名，向量的值为第二个数据集中的列名。例如：
x %>% left_join(y, by = c("x.name" = "y.name"))
完成连接后保留主数据集中的列名。
3、多个数据集的连接
Purrr包中的 reduce()函数对多个数据集重复应用某函数，可用于连接多个数据集，与dplyr的join类函数配合使用，例如：
library(purrr)
list(data1,data2,data3) %>% reduce(left_join,by = c("first","last"))
五、集合操作（set operations）
dplyr提供了intersection、union和setdiff用于获得数据集的交集、并集和差集。
六、组装数据assembling data
使用如下函数：
bind_rows()
bind_cols() ：将多个data frame合成单个data frame
data_frame() : 将一系列列向量组合成data frame
as_data_frame() :将list转换成data frame
以上这篇关于数据处理包dplyr的函数用法总结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
