R语言 dplyr包重要函数

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介绍完dplyr包中的基础函数后，我们可以看看dplyr包中的一些高级函数，这些函数的作用有：数据联接，数据分组，数据合并，随机抽取数据集中的数据行，管道操作符。顺便介绍一下plyr包中的colwise函数，它可以对数据集中的每一列数据进行函数运算。

    数据集的联接

    对于数据的联接，学过数据库的应该不陌生。这里主要介绍4种联接方式及其作用。

    首先建立测试数据。

   > id <- c(1:5)

    > gender <- c(rep(c(0,1),2),1)

    > score <- rnorm(5,90,1)

    > grade <- sample(c(2014,2015),size=5,replace=T)

    > df1 <- data.frame(id,gender)

    > df2 <- data.frame(score,id,grade)[-5,]

   （1）inner_join  

    参数设置：inner_join(x,y,by=””)

    功能：返回x中与y相匹配的所有行，及x与y的所有列。

    > inner_join(df1,df2,by="id")

   （2）left_join

     参数设置：left_join(x,y,by=””)

     功能：返回x的所有行及x与y的所有列，x中有而y中没有的以NA表示。

    > left_join(df1,df2,by = "id")

   （3）semi_join

    参数设置：semi_join(x,y,by=””)

    功能：返回x中与y匹配的所有行，仅保留x中的所有列。

    > semi_join(df1,df2,by = "id")

   （4）anti_join

    参数设置：anti_join(x,y,by=””)

    功能：返回x中与y不匹配的行，仅保留x中的所有列

    > anti_join(df1,df2,by = "id")

    数据集的分组

    数据的分组可以采用group_by函数。

    参数设置：group_by(.data, ...)

    .data是待分组的数据，之后是分组变量，可以是多个变量。

     > by_vs_am <- group_by(mtcars, vs, am)

     > by_vs_am

    分组后的数据会显示有Groups，之后就可以对分组数据进行统计计算。

    > by_vs <- summarise(by_vs_am, n = n()) #进行分组计数

    > by_vs

    对已经分组的数据，可以采用ungroup来消除分组

    > summarise(by_vs, n = sum(n))

    > summarise(ungroup(by_vs), n = sum(n))

    当然，我们也可以在原数据中添加分组变量

    > group_by(mtcars, vsam = vs + am)

    一般来说，group_by和summmarise的混合操作会使得数据的清洗变得非常简单。

    数据集的行列合并

相对于基础函数中的行列合并函数rbind与cbind，dplyr包中有bind_rows和bind_cols，注意到这个是按照位置进行合并，所以行（列）数一定要相同。类似的还有union函数，它对x与y进行行合并，相同的行只出现一次。

one <- mtcars[1:4, ]

two <- mtcars[11:14, ]

bind_rows(one, two)

bind_cols(one, two)

对数据进行计数

plyr包中的计数函数有tally,count。功能类似的还有group_size，其中，count函数最为灵活。

tally

参数设置:tally(x, wt, sort = FALSE)

x是tabl对象或数据框，wt是权重变量，sort是否排序，排序是降序排序

> mtcars2 <- group_by(mtcars,cyl)

不加权

> tally(mtcars , sort= T)

> tally(mtcars2 , sort= T) #分组计数

加权计数

> tally(mtcars,wt = cyl,sort= T)

> tally(mtcars2,wt = cyl,sort= T)

count

相对于tally函数，count函数可以实现直接分组，无须事先分组。

参数设置：count(x, ..., wt = NULL, sort = FALSE)

不分组，不加权       

>count(mtcars2,sort = T)

分组，不加权

> count(mtcars,cyl,sort=T)

既分组又加权

> count(mtcars,cyl, wt = cyl ,sort = T)

对数据集进行随机抽取

对数据集进行随机抽取，虽然通过基础函数也可以实现，但有dplyr包提供了更好的函数：sample_n

参数设置：sample_n(tbl, size, replace = FALSE, weight = NULL, .env = parent.frame())

size 表示抽取行个数

sample_frac(tbl, size = 1, replace = FALSE, weight = NULL,.env = parent.frame())

size表示抽取数据集行数的size倍。

by_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl)

sample_n(mtcars, 10)

sample_n(mtcars, 50, replace = TRUE)

sample_n(mtcars, 10, weight = mpg)

可以对数据集进行分层抽样，但是抽样数大于层内数据个数时，需要将replace设置为T

sample_n(by_cyl, 3)

sample_n(by_cyl, 10, replace = TRUE)

sample_frac(mtcars, 0.1)

管道操作符

    dplyr包自称为数据操作的语法，这里介绍一种管道操作符：%>%。这种操作符的作用是将左边的数据传递到右边的函数中，可以将上一个函数的输出作为一下函数的输入。管道操作符可以使你顺着思路进行数据处理，而不必不断地进行数据框的建立。下面举例说明，同样的结果用管道操作符要更容易理解一些。

    一般操作

   > m1 <- group_by(mtcars,cyl,vs,am)

    > m2 <- select(m1,disp,mpg)

    > m3 <- summarise(m2,mdisp = mean(disp),mmpg = mean(mpg))

    > m4 <- filter(m3,mdisp > 120 & mmpg >20)

    > m4

    %>%操作

    > mtcars %>%

    +     group_by(cyl,vs,am) %>%

    +     select(disp,mpg) %>%

    +     summarise(mdisp = mean(disp),mmpg = mean(mpg)) %>%

    +     filter(mdisp > 120 & mmpg > 20)

    plyr包的colwise函数

    最后，介绍一下plyr包中的colwise函数，它可以自动对数据集每一列调用函数，计算结果。

    colwise(function)(data.frame)

    > colwise(n_distinct)(by_cyl)

       mpg disp hp drat wt qsec vs am gear carb

    1  25   27 22   22 29   30  2  2    3    6

    以上就是dplyr包中的主要函数了，其他的还有set系列函数，cum系列函数，但不是很重要，有兴趣的可以自己翻看一下自带文档。

    参考资料

    1.dplyr包文档

    2.使用 dplyr 包进行数据操作与清洗

    http://ddswhu.com/2015/02/05/dplyr-data-clean-manipulation/

    3.R语言扩展包dplyr笔记 （转载）

    http://bbs.pinggu.org/thread-3514627-1-1.html

    4.雪晴数据网：R语言高效数据清理工具包dplyr免费公开课

    http://www.xueqing.cc/course/index/view/id/31

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