R语言入门 | 使用 dplyr 进行数据转换

3.1简介

3.1.1准备工作

3.1.2 dplyr 基础

• 按值筛选观测（ filter() ）。
• 对行进行重新排序（ arrange() ）。
• 按名称选取变量（ select() ）。
• 使用现有变量的函数创建新变量（ mutate() ）。
• 将多个值总结为一个摘要统计量（ summarize() ）

3.2　使用 filter() 筛选行

filter() 函数可以基于观测的值筛选出一个观测子集。

filter(数据集，条件）

filter(flights, month == 1, day == 1)

注意：用双等号

进行赋值，保存数据集

jan1 <- filter(flights, month == 1, day == 1)

3.2.1　比较运算符

比较运算符：>、>=、<、<=、!=（不等于）和 ==（等于）

比较浮点数是否相等时，不能使用 ==，而应该使用 near()

3.2.2　逻辑运算符

& 表示"与"、| 表示 "或"、! 表示"非"。

filter(flights, month >= 5 | month <= 12)

filter(flights, month == 11 & day == 12)

而不是用&&，||(不要和C语言混淆）

简写形式：x %in% y

简化前：filter(flights, month == 1|month==3|month == 12)

简化后：filter(flights, month%in%c(1,3,12))

3.2.3　缺失值

is.na() 函数：确定一个值是否为缺失值

filter() 只能筛选出条件为 TRUE 的行；它会排除那些条件为 FALSE 和 NA 的行。如果想保
留缺失值，需要明确指出

3.2.4 练习

a. 到达时间延误 2 小时或更多的航班。
filter(flights,arr_delay>=120)
b. 飞往休斯顿（IAH 机场或 HOU 机场）的航班。
filter(flights,dest=="TAH"|dest=="HOU")
c. 由联合航空（United）、美利坚航空（American）或三角洲航空（Delta）运营的航班。
filter(flights,carrier%in%c("AA","UA","DL"))
d. 夏季（7 月、8 月和 9 月）出发的航班。
filter(flights,month%in%c(7,8,9))
e. 到达时间延误超过 2 小时，但出发时间没有延误的航班。
filter(flights,arr_delay>120&dep_delay==0)
f. 延误至少 1 小时，但飞行过程弥补回 30 分钟的航班。
filter(flights,arr_delay>=60,(arr_delay-dep_delay)>=30)
g. 出发时间在午夜和早上 6 点之间（包括 0 点和 6 点）的航班。
filter(flights,dep_time<=600|dep_time==2400)

3.3　使用 arrange() 排列行

arrange() 函数：排序（默认升序）
参数：一个数据框和一组作为排序依据的列名
默认升序排列：
arrange（diamonds，price)
如果要降序排列：
arrange（diamonds，desc(price))
注意：如果列名不只一个，那么就使用后面的列在前面排序的基础上继续排
arrange(diamonds,cut,desc(price))

注意：NA数据总是排在最后（无论升序、降序）。

3.4　使用 select() 选择列

3.4.1select()函数

看到想要看的数据子集。

逗号：不连续筛选
冒号：连续筛选
# 按名称选择列
select (flights, year, month, day)

# 选择" year "和" day "之间的所有列（包括" year "和" day "）
select (flights, year : day)

# 选择不在" year "和" day "之间的所有列（不包括" year "和" day "）
select (flights, -(year : day))

3.4.2一些辅助函数

starts_with("abc") ：匹配以" abc "开头的名称。

• ends_with("xyz") ：匹配以" xyz "结尾的名称。
• contains("ijk") ：匹配包含" ijk "的名称。
• matches("(.)\\1") ：选择匹配正则表达式的那些变量。这个正则表达式会匹配名称中有
重复字符的变量。
• num_range("x", 1:3) ：匹配 x1 、 x2 和 x3 。
rename() 函数:重命名变量
rename(flights, deptime = dep_time)
参数1：数据集 参数2：修改后 参数3：修改前

select() 函数+everything() 辅助函数
可将几个指定变量移到数据框开头，其余变量依次排序：
select(flights, time_hour, air_time, everything())

3.5　使用 mutate() 添加新变量

mutate()函数：添加新列

flights_sml <- select(flights,year:day,ends_with("delay"),distance,air_time)

mutate(flights_sml,gain = arr_delay - dep_delay,speed = distance / air_time * 60)

一旦创建，新列就可以立即使用：
mutate(flights_sml, gain = arr_delay - dep_delay, hours = air_time / 60, gain_per_hour = gain / hours )

transmute() 函数：只保留新变量，其余不要

3.5.1　常用创建函数

算术运算符

+、-、*、/、^
%/%（整数除法）
%%（求余）

对数函数

log()、log2() 和 log10()

偏移函数

lead() 和 lag() 函数可以返回一个序列的领先值和滞后值。

cumsum()累加和
cumprod()累加积
commin() 累加最小值
cummax()累加最大值
cummean() 累加均值

排秩

rank函数（排名）（默认升序）（从低到高）

desc函数（倒序）（从高到低）

区别sort（排序）：

minrank()函数

出现相同元素时，用minrank()排名，rank()算积分

练习： 使用排秩函数找出 10 个延误时间最长的航班。如何处理名次相同的情况？仔细阅读

min_rank() 的帮助文件。

3.6　使用 summarize() 进行分组摘要

summarize()：可以将数据框折叠成一行

summarize(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))

na.rm = TRUE：移除NA值

group_by()

可以将分析单位从整个数据集更改为单个分组

by_day <- group_by(flights, year, month, day)
summarize(by_day, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))

得到每一天的平均延误时间：

练习：找平均延误时间最长的10个城市

by_city=group_by(flights,dest)%>%summarize(avg_delay=mean(arr_delay,na.rm=TRUE))%>%mutate(r=min_rank(desc(avg_delay)))%>%filter(r<=10)

不同加工钻石平均价格和数量
by_cut <- group_by(diamonds, cut)
summarize(by_cut, mean_price = mean(price,count=n(), na.rm = TRUE))

3.6.1　使用管道组合多种操作

常规做法

by_dest <- group_by(flights, dest) //根据目的地分组
delay <- summarize(by_dest,
count = n(),
dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
) //研究每个目的地的距离和平均延误时间之间的关系

delay <- filter(delay, count > 20, dest != "HNL") //在delay中去除起飞量20以下的，去除目的地HNL的

ggplot(data = delay, mapping = aes(x = dist, y = delay)) +
geom_point(aes(size = count), alpha = 1/3) +
geom_smooth(se = FALSE)

管道做法

%>%就像一根管道一样，把前面的命令结果传给后面地命令作为参数。可以理解为"然后"。
delays <- flights %>%
group_by(dest) %>%
summarize(
count = n(),
dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
) %>%
filter(count > 20, dest != "HNL")

3.6.2　缺失值

方法一：
flights %>% group_by(year, month, day) %>% summarize(mean = mean(dep_delay, na.rm = TRUE ))
na.rm 参数：可以在计算前除 去缺失值
方法二：提前处理na
not_cancelled <- flights %>% filter( !is.na(dep_delay), !is.na(arr_delay) )
not_cancelled %>% group_by(year, month, day) %>% summarize(mean = mean(dep_delay))

3.6.3　计数

1.n() （需要na.rm=TRUE)

delays <- not_cancelled %>%
group_by(tailnum) %>%
summarize(
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE ),
count = n()
)

2.非缺失值的计数（sum(!is_na())）

注：数据来源Lahman 包中Batting数据集

*#*转换成tibble，以便输出更美观
batting <- as_tibble(Lahman::Batting)

batters <- batting %>%
group_by(playerID) %>%
summarize(
ba = sum(H, na.rm = TRUE) / sum(AB, na.rm = TRUE),
ab = sum(AB, na.rm = TRUE) //能力（ba）和击球机会数量（ab）
)
batters %>%
filter(ab > 100) %>% //筛选出击打球数量超过100的球员，避免偶然情况
ggplot(mapping = aes(x = ab, y = ba)) +
geom_point() +
geom_smooth(se = FALSE)

结论：说明球员出场次数越多，命中率越高，但当出场次数足够多时，能力也就趋于稳定了。

最后我们来找出最伟大的十个球员。

batters%>%filter(ab>1000)%>%arrange(desc(ba))

3.6.4　常用的摘要函数

为了后面方便演示，我们先对没有取消的航班建立一个数据集
not_cancelled<-flights%>%filter(!is.na(dep_delay),!is.na(arr_delay))

位置度量

mean(x)：平均数

median(x)：中位数
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarize(
*#*平均延误时间：
avg_delay1 = mean(arr_delay),
*#*平均正延误时间：
avg_delay2 = mean(arr_delay[arr_delay > 0])
)

分散程度度量

sd(x)：均方误差/标准误差
IQR(x)： 四分 位距
mad(x)：差 mad(x)
*Q:*为什么到某些目的地的距离比到其他目的地更多变？
not_cancelled %>%
group_by(dest) %>%
summarize(distance_sd = sd(distance)) %>%
arrange(desc(distance_sd))

秩的度量

min(x)
quantile(x, 0.25): 分位数，这里会找出 x 中按从小到大顺序大于前 25% 而小于后 75% 的值
max(x)
*Q:*每天最早和最晚的航班何时出发？
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarize(
first = min(dep_time),
last = max(dep_time)
)

Q：找出不同加工钻石中最贵和最便宜的

diamonds %>%
group_by(cut) %>%
summarize(
cheapest = min(price),
most_exp = max(price)
)

定位度量

first(x)：与 x[1] 相同

nth(x, 2)：与x[2] 相同

last(x)：与x[length(x)] 相同

记得先排序再使用。

diamonds %>%
group_by(cut) %>%arrange(desc(price))%>%
summarize(
cheapest = last(price),
most_exp = first(price)
)

range(r）

给出范围中的最小值和最大值

#每天起飞最晚和最早的航班
not_cancelled %>% + group_by(year, month, day) %>% + mutate(r = min_rank(desc(dep_time))) %>% + filter(r %in% range(r))

#找出不同加工钻石中最贵的那一颗和最便宜的那一颗
diamonds %>%
+     group_by(cut) %>%
+     mutate(r = min_rank(desc(price))) %>%
+     filter(r %in% range(r))

计数

n_ distinct(x) 唯一值，统计时去除重复的情况

通过下面这个简单的例子，我们来看看n()函数和n_distinct()函数的区别
y=c("aa","aa","ua","ua","dl")
> demo=data.frame(y)

*#*哪个目的地具有最多的航空公司？
not_cancelled %>%
group_by(dest) %>%
summarize(carriers = n_distinct(carrier) ) %>%
arrange(desc(carriers))

飞往ATL,BOS,,CLT,ORD,TPA的航空公司最多。
count(x)
用于只需要计数的情况
#每个颜色的钻石有多少颗？

diamonds%>%count(color)
比这样写简单：diamonds%>%group_by(color)%>%summarise(n=n())

还可以选择提供一个加权变量。例如，你可以使用以下代码算出每架飞机飞行的总里程
数（实际上就是求和）
not_cancelled%>%count(tailnum,wt=distance)

逻辑值的计数和比例

sum(x > 10) 和 mean(y == 0)
当与数值型函数一同使用时， TRUE 会转换为 1 ， FALSE 会转换为 0 。
这使得 sum() 和 mean() 非常适用于逻辑值：sum(x) 可以找出 x 中 TRUE 的数量， mean(x) 则可以找出TRUE比例。
sum(x<51)

此时，统计的是满足条件的个数
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarize(n_early = sum(dep_time < 500))
#每天的红眼航班（五点前出发）有几班？

mean(arr_delay > 60)
*#*延误超过1小时的航班比例是多少？
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarize(hour_perc = mean(arr_delay > 60))

3.6.5　按多个变量分组

循序渐进地进行摘要分析

daily <- group_by(flights, year, month, day)

(per_day <- summarize(daily, flights = n()))
(per_month <- summarize(per_day, flights = sum(flights)))

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

3.6.6　取消分组

ungroup()函数：取消分组

daily<-group_by(flights,year,month,day)

daily%>%ungroup()%>%summarize(n())

3.7　分组新变量（和筛选器）

diamonds%>%group_by(color)%>%filter(min_rank(desc(price))<=5)

不同颜色钻石中最贵的5颗钻石popular_dests % group_by(dest) %>% filter(n() > 365)

popular_dests %>% filter(arr_delay > 0) %>% mutate(prop_delay = arr_delay / sum(arr_delay)) %>% select(year:day, dest, arr_delay, prop_delay)