Dplyr专注于处理dataframe对象，并提供了与其他数据库对象更健壮的接口。

一个或五个关键数据处理功能：

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进行排序。Mutate()使用现有数据创建一个新列，summarise()汇总每个组的计算结果并返回一维结果。

提示：

1、选择()

Dplyr包具有以下辅助功能，用于在select()中选择变量：

以(' X ')开头_ :变量名以(' X ')结尾_ :变量名包含(' X'):变量名匹配(' X'):以' X '匹配正则表达式“X '”:5):变量名是x01、x02、x03、x04和x05其中一个_的(x) :字符向量X中出现的所有变量名。

在select()中直接使用列时，不需要引用“”，但在使用上述辅助函数时，必须引用“”。

2、过滤器()

r有一系列可在filter()中使用的逻辑表达式：

x y；x=y；x==y；x！=y；x=y；x y；% c中的x %(a，b，c)

示例：

滤波器(df，a 0，b 0)

过滤器(df，is.na(x))

3、排列()

默认情况下，array()从小到大排序，desc()对array()中的变量进行操作，将它们从大到小排序。

4、突变()

Mutate()允许在同一调用中使用新变量来创建下一个变量，例如：

突变(my_df，x=a b，y=x c)

5、总结()

r的下列聚合函数可用于总结()

最小(x)-最小。max(x)-max。均值(x)-均值(x)-中值分位数(x，p)-第p个分位数SD(x)-标准差var(x)-方差IQR(x)-四分位数diff (range (x))

first(x)-向量x中的第一个元素last(x)-最后一个元素n(x，n)-第n个元素n()-数据. frame中的行数或由summer()n _ distinct(x)描述的观察组数-向量x II中唯一值的数量。管道功能%%

dplyr包中唯一的管道函数%%将前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，并将其放在%%之前。

以下两条指令是相同的：

平均值(c(1，2，3，NA)，na.rm=真)

c(1，2，3，NA) %%平均值(na.rm=真)

Iii .分组函数group_by()

为数据集定义组。然后每组可以分别汇总统计。

通过group_by()添加分组信息后，mutate()、arrange()和summarise()函数将自动对这些tbl类数据执行分组操作。

group_by(dataframe，colnames1，colnames2，…)

第四，连接数据(连接)

1、6种连接功能如下：

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 ')

前四个属于变异连接，后两个属于过滤连接。

半连接基于第二数据集的信息过滤第一数据集的数据。反连接会在合并时找出哪些行与第二个数据集不匹配

2.关键字值

R语言中的数据框可以将重要信息存储在row.names属性中，虽然这不是一种很好的存储数据的方式，但却很常见。如果数据集的主键在row.names中，将很难与其他数据集连接。一种解决方案是使用tibble包(Tibble:一个带有类TBL _ df的数据框)中的rownames_to_column()函数返回数据集的副本，行名作为列添加到数据中。

图书馆

rownames _ to _ column(数据，var='name ')

如果两个数据集具有相同的列名但表示不同的内容，并且by参数不包含这些重复的列名，则dplyr将忽略这些列名并添加。x和。y添加到相同的列名，以帮助区分列。

当两个数据集中的相同事物具有不同的列名时，要完成合并，由设置为命名向量。向量的名称是主数据集中的列名，向量的值是第二个数据集中的列名。例如：

x %% left_join(y，by=c('x.name'='y.name '))

连接完成后，在主数据集中保留列名。

3.多个数据集的连接

purr包中的reduce()函数将一个函数反复应用于多个数据集，可用于连接多个数据集，并与dplyr的join类函数结合使用，如：library(purr)list(data 1，data2，data3)%% reduce (left _ join，by=c ('first '，' last ')

动词（verb的缩写）集合运算

Dplyr提供交集、并集和setdiff来获取数据集的交集、并集和差集。

不及物动词汇编数据

使用以下功能：

bind _ rows()

Bind_cols():将多个数据框组合成一个数据框

Data_frame() :将一系列列向量组合成一个数据帧

As_data_frame() :将列表转换为数据帧

以上对数据处理包dplyr功能使用的总结是边肖分享的全部内容，希望能给大家一个参考和支持。