dplyr包介绍学习

冷不防 2022-05-28 01:19 355阅读 0赞

# **dplyr包：plyr包的替代者，专门面对数据框，将ddplyr转变为更易用的接口** #

**%>%来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存，可惜的是应用范围还不是很广。**

# **dplyr和data.table（易于操作数据）是R的两个高效数据处理包，这两个包有它们各自的优点。** #

**data.table在语法灵活性和performance上面更深一筹，dplyr则在易学性和SQL语句转换方面有独到之处**

首先dplyr提供了一个符号**%>%**，该符号将左边的对象作为第一个参数传递到右边的函数中，这样就实现类似unix管道的编程风格，代码更易读。

dplyr很好地解决了base包中的几个数据处理的痛点，具体可以参考本系列01。

首先，dplyr可以方便地抽取数据框的子集。抽取行的子集函数有**filter**，**distinct**，**sample\_frac**，**sample\_n**，**slice**，**top\_n**。抽取列的子集函数是**select**，可通过列名或选项函数进行选择，常见的选项函数有**contains(“.”)**，**ends\_with(“Length”)**，**starts\_with(“Sepal”)**，**everything()**，**matches(“.t.”)**，**num\_range(“x”, 1:5)**，**one\_of(c(“Species”, “Genus”))**。

其次，dplyr还提供了函数**arrange**，方便按照某一列进行**数据排序**。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1
2
</pre></td> 
 <td><pre>arrange(mtcars, mpg) # 从低到高
arrange(mtcars, desc(mpg)) # 从高到低
</pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

然后，dplyr可以方便地进行数据集的合并，取代merge函数。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1
2
3
4
5
6 </pre></td> 
 <td><pre>left_join(a, b, by="x1")
right_join(a, b, by="x1")
inner_join(a, b, by="x1") outer_join(a, b, by="x1") semi_join(a, b, by="x1") # 数据集a中能与数据集b匹配的记录 anti_join(a, b, by="x1") # 数据集a中雨数据集b不匹配的记录 </pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

dplyr还提供了intersection、union和setdiff用于获得两个数据集的交集、并集和差集。

最后，dplyr可以方便地进行数据集的拼接。**bind\_rows(y, z)**将数据集z按行拼接到数据集y中，**bind\_cols(y, z)**将数据集z按列拼接到数据集y中。

本系列03介绍plyr时，知道这个包最主要地是用来做分组处理，dplyr对此功能进行了升级，详述如下。

dplyr可以方便地对数据框进行概述，相当于ddply中的summarize。**summarise(iris, avg=mean(Sepal.Length))**将数据概括为单行结果输出；**summarise\_each(iris, funs(mean))**对每一列运行概述函数。支持的概述函数有**first**，**last**，**nth**，**n**，**n\_distinct**，**min**，**max**，**mean**，**median**，**var**，**sd**。

dplyr可以方便地创建新变量，相当于ddply中的transform。**mutate(iris, sepal=Sepal.Length+Sepal.Width)**计算并添加一个或多个新列。**mutate\_each(iris, funs(min\_rank))**对每一列运行窗口函数。常见的窗口函数有**row\_number**，**min\_rank**，**percent\_rank**，**cumsum**等。

dplyr提供了一个分组函数**group\_by**，把分组依据相同的数据组合成行，相当于ddply中的group\_vars。**ungroup**用于移出数据框的分组信息。配合上管道符号，可以方便地进行分组概述和分组计算。

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td><pre>1
2
</pre></td> 
 <td><pre>iris %&gt;% group_by(Species) %&gt;% summarise(...)
iris %&gt;% group_by(Species) %&gt;% mutate(...)
</pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 强大的dplyr包实现数据预处理 ##

工作中的数据分析或挖掘任务都需要进行各种各样的数据预处理，包括数据整合、关联、排序、筛选等。下面将介绍强大的dplyr包，其可以非常灵活、快速的实现数据的预处理。

`select()`: 按列变量选择  
`filter()`: 按行名称分片  
`slice()`: 按行索引分片  
`mutate()`: 在原数据集最后一列追加一些数据集  
`summarise()`: 每组聚合为一个小数量的汇总统计，通常结合`gruop_by()`使用  
`arrange()`: 按行排序

**\#tbl对象**

使用dplyr包预处理时建议使用**tbl\_df()函数或tbl\_cube()函数或tbl\_sql()函数**将原数据转换为tbl对象，因为dplyr包用C语言开发，对处理tbl对象是非常迅速的。语法：

tbl\_df(src, ...)

tbl\_cube(dimensions, measures)

tbl\_sql(subclass, src, from, ..., vars = attr(from, 'vars'))

**\#观测筛选**

如果需要将数据集中的某些观测进行筛选的话，可以使用**filter()函数**，语法如下：

filter(.data, ...)

.data为tbl对象

...为观测筛选条件，类似于**subset()函数**中的用法，但不同的是filter()函数不能筛选某些变量。

**例子：**

df <- data.frame(x = c('a','b','c','a','b','e','d','f'), y = c(1,2,3,4,5,6,7,8))

df2tbl <- tbl\_df(df)

filter(df2tbl,x %in% c('a','b'))

**\#变量选取**

**filter()函数**只能将指定条件的观测筛选出来，并不能筛选出只关心的变量，为了弥补这个缺陷，可以使用select()函数筛选指定的变量，而且比**subset()函数**更灵活，而且选择变量的同时也可以重新命名变量。如果剔除某些变量的话，只需在变量前加上负号“-”。之所以说他比subset()函数灵活，是因为可以在select()函数传递如下参数：

**starts\_with(x, ignor.case = TRUE)**\#选择以字符x开头的变量

**ends\_with(x, ignor.case = TRUE)**\#选择以字符x结尾的变量

**contains(x, ignor.case = TRUE)**\#选择所有包含x的变量

**matches(x, ignor.case = TRUE)**\#选择匹配正则表达式的变量

**num\_range('x', 1:5, width = 2)**\#选择x01到x05的变量

**one\_of('x','y','z')**\#选择包含在声明变量中的

**everything()**\#选择所有变量，一般调整数据集中变量顺序时使用

**例子：**

\#将df2tbl数据集中的y变量放到x变量前

select(df2tbl,y,everything())

\#筛选变量的同时，重新命名变量名

select(df2tbl, x1 = x, y1 = y)

**\#重命名变量**

如果需要对数据集中的某些变量进行重命名的话，可直接使用**rename()函数**，语法如下：

rename(tbl, newname = oldname,...)

**例子：**

rename(df2tbl, x1 = x, y1 = y)

**\#数据排序**

数据预处理过程中往往也需要按某些变量进行排序，dplyr包提供了非常便捷的**arrange()函数**实现排序功能，语法如下：

arrange(.data, ...)

arrange()函数默认以某个变量进行升序，如需降序则desc(var\_name)即可。

**例子：**

arrange(df2tbl, y) \#默认升序

arrange(df2tbl, desc(y)) \#降序操作

**\#数据扩展**

通过**mulate()函数**可以在原始数据集的基础上扩展新变量，类似于transform()函数，语法如下：

mutate(.data, ...)

**例子：**

mutate(df2tbl, z = y^2 + y - 10)

同样可以进行数据扩展的还有transmute()函数，**与mutate()函数不同的是，该函数扩展新变量的同时，将删除所有原始变量。**

**例子：**

transmute(df2tbl, z = y^2 + y - 10)

**\#数据聚合**

在数据库操作中，往往需要进行聚合函数的应用，这里同样可以很方面使用**summarize()函数**实现数据集聚合操作，语法如下：

summarize(.data, ...)

可以用来聚合的函数有：

**min()**：返回最小值

**max()**：返回最大值

**mean()**：返回均值

**sum()**：返回总和

**sd()**：返回标准差

**median()**：返回中位数

**IQR()**：返回四分位极差

**n()**：返回观测个数

**n\_distinct()**：返回不同的观测个数

**first()**：返回第一个观测

**last()**：返回最后一个观测

**nth()**：返回n个观测

**例子：**

summarize(df2tbl, max(y))

summarize(df2tbl, n())

而且该函数还可以结合**group\_by()函数**实现分组聚合，group\_by()函数语法：

group\_by(.data, ..., add = FALSE)

**例子：**

summarize(group\_by(df2tbl,x), sum(y))

**\#数据关连**

我们知道，数据库中经常需要将多个表进行连接操作，如左连接、右连接、内连接等，这里dplyr包也提供了数据集的连接操作，具体如下：

inner\_join\#內连  
left\_join\#左连  
right\_join\#右连  
full\_join\#全连  
semi\_join\#返回能够与y表匹配的x表所有记录  
anti\_join\#返回无法与y表匹配的x表的所记录  
intersect(x, y): x 和 y 的交集（按行）  
union(x, y): x 和 y 的并集（按行）  
setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中）

**例子：**

df2 <- data.frame(x = c('a','b','c'), z = c('A','B','C'))

df2tbl2 <- tbl\_df(df2)

inner\_join(x = df2tbl, y = df2tbl2, by = 'x')

semi\_join(x = df2tbl, y = df2tbl2, by = 'x')

anti\_join(x = df2tbl, y = df2tbl2, by = 'x')

**\#数据合并**

在R基础包里有cbind()函数和rbind()函数实现按列的方向进行数据合并和按行的方向进行数据合并，而在dplyr包中也添加了类似功能的函数，它们是**bind\_cols()函数和bind\_rows()函数**。

**例子：**

mydf1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))

mydf2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))

mydf3 <- data.frame(z = c(100,200,300,400))

bind\_rows(mydf1, mydf2)

bind\_cols(mydf1, mydf3)

需要说明的是，bind\_rows()函数需要两个数据框或tbl对象有相同的列数，而bind\_cols()函数则需要两个数据框或tbl对象有相同的行数。

**\#管道函数**

这里介绍一种dplyr包中特有的管道函数，即通过**%>%**将上一个函数的输出作为下一个函数的输入。

**例子：**根据数据集df2tbl和df2tbl2，取出z变量对应的最大y值

inner\_join(x = df2tbl, y = df2tbl2, by = 'x') %>% group\_by(., z) %>% summarize(., max(y))

**\#连接数据库数据**

如果需要获取MySQL数据库中的数据时，可以直接使用dplyr包中的src\_mysql()函数，其功能类似于RMySQL包。**src\_mysql()函数**语法如下：

src\_mysql(dbname, host = NULL, port = 0L, user = "root", password = "",

...)

通过以上方式连接MySQL数据库后，使用**tbl()函数**获取数据集，tbl()函数语法如下：

tbl(src,from = '')

src为src\_mysql()函数对象

from为SQL语句

**例子：**

src <- src\_mysql('test', host = 'localhost', user = 'root', password = 'snake')

src

\#获取指定表中的数据

tbl(src, from = 'diff')

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转载自：[强大的dplyr包实现数据预处理][dplyr]

[20160607113514383]: /images/20220528/c7d6e59691ab4bde81af83156a2183cd.png
[20160607113522768]: /images/20220528/41fabe2e83aa4ce188dcd517852c2416.png
[dplyr]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNjA2ODUzNg==&mid=402687881&idx=1&sn=27f3ca2782577a1709c3ab51dd17d99e#rd