R语言学习：dplyr包数据操作

这些周R语言学习，记录如下。

01

数据操作概述

数据操作是一个对数据加工处理以满足后续数据工作（分析或者建模）的过程。

数据操作主要做的事情，包括：

• 数据列的操作。
• 数据行的操作。
• 数据的聚合操作。
• 数据的其它操作。

我用dplyr包做数据操作，它功能强大，应用简便，编码易懂。

dplyr包做各种数据操作，无论多复杂，都可以分解5种基本的数据操作组合：

• select——选择列
• filter/slice——选择行
• arrange——对行排序
• mutate——修改列/增加列
• summarize——数据聚合运算

它们都可以与

• group_by——分组

结合使用，以改变数据操作的作用域：

是作用于整个数据框，还是作用于数据框的每个分组。

上述函数组合使用，可以实现各种数据操作，不管是简单的，还是复杂的，都可以很好处理。

这些函数的相同之处：

• 第1个参数是数据框，便于管道操作，形如（df %>% select）
• 根据列名访问数据框的列，列名不用加引号
• 返回结果是一个新的数据框，不改变原数据框

从而，可以方便地实现：

把多个简单操作，依次用管道连接，实现复杂的数据操作。

02

列操作

数据的列操作，主要包括这些任务：

• 列选择
• 列删除
• 列顺序调整
• 列重命名
• 多列用函数处理
• 列增加

2.1 列选择

列选择，就是从数据集中选择所需列。

使用select函数

1）用列名或者索引确定目标列

代码演示

mpg%>%

select(displ, drv, hwy) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select( 3, 7, 9) %>%

head(n = 10)

2）用运算符确定目标列

• 用:选择连续的若干列
• 用!选择变量集合的余集
• &和|选择变量的交集或者并集
• c合并多个选择

代码演示

mpg %>%

select( year:drv) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select(! year:drv) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select(c( year, drv, hwy)) %>%

head(n = 10)

3）用函数确定目标列

选择指定的列

• everything——选择所有列
• last_col——选择最后一列，可以带参数

选择列名匹配的列

• starts_with——以某前缀开头的列
• ends_with——以某后缀结尾的列
• contains——包含正则表达式的列
• matches——匹配正则表达式的列
• num_ranges——匹配数值范围的列

结合函数选择列

where——应用一个函数到所有列，选择返回结果为TRUE的列

代码演示

mpg %>%

select(starts_with( "m")) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select(ends_with( "s")) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select(contains( "c")) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select(contains( "c") | ends_with( "s")) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select(matches( "m.*e")) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select( where( is.numeric)) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select( where( is.numeric)) %>%

select( where(~ sum(.x, na.rm = TRUE) > 1000)) %>%

head(n = 10)

2.2 列删除

列删除，就是从数据集中删除不需要的列。

用减号（-）删除列

代码演示

mpg%>%

select(-c(year, cyl, trans)) %>%

head(n = 10)

2.3 列顺序调整

可以根据被选择列的顺序调整列的顺序

代码演示

mpg %>%

select(ends_with( "s"), year, hwy) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

select( year, everything) %>%

head(n = 10)

mpg %>%

relocate(where( is.numeric), .after = manufacturer) %>%

head(n = 10)

2.4 列重命名

使用set_names函数为所有列重命名

使用rename函数为部分列重命名，格式：新名 = 旧名

使用rename_with(.data, .fn, .cols)函数为选中cols采用函数fn对列重命名

代码演示

economics %>%

set_names(paste0( "x", 1: 6)) %>%

head(n = 10)

economics %>%

rename(日期 = date) %>%

head(n = 10)

economics %>%

rename_with( ~ paste0( "new_", .x), matches( "s")) %>%

head(n = 10)

2.5 多列用函数处理

使用强大的 across函数。

可以让0个或1个或多个函数作用所选择的列，即同时对所选择的多列应用若干函数。

across函数的基本格式：

across函数工作示意图：

across函数的分解思维：

想要同时修改多列，只需要选出多列，把对一列做的事情写成函数即可，然后交给across就行了。

代码演示

iris

# 获取iris数据集不同类别Sepal的长和宽的均值

iris %>%

select(starts_with( "S")) %>%

group_by(Species) %>%

summarise(Sepal_Length_Mean = mean(Sepal.Length, na.rm = TRUE),

Sepal_Width_Mean = mean(Sepal.Width, na.rm = TRUE))

# 使用across函数

iris %>%

select(starts_with( "S")) %>%

group_by(Species) %>%

summarise(across(c(Sepal.Length, Sepal.Width), mean, na.rm = TRUE))

2.6 列增加

用mutate函数增加新列，返回原数据框并增加新列，默认加在最后一列。

参数.before，.after可以设置新列的位置。

代码演示

# 列增加

names(mpg)

mpg%>%

mutate(new_col = displ * 10) %>%

head(n = 10)

mpg%>%

mutate(new_col = displ * 10, .before = model) %>%

head(n = 10)

mpg%>% mutate(new_col = displ * 10, .after = manufacturer) %>%

head(n = 10)

03

行操作

行操作，就是获取数据子集。

行操作，包括这些任务。

• 行过滤
• 行切片
• 行删除
• 行排序

3.1 行过滤

用filter函数，根据条件选择行

代码演示

mpg%>%

filter(model == 'a4') %>%

head(n = 5)

mpg %>%

filter(model == 'a4', year == 1999) %>%

head

mpg %>%

filter(model == 'a4', (year == 1999| drv == 'f')) %>%

head

# 闭区间，between函数

mpg %>%

filter(between(year, 1999, 2004)) %>%

head

在限定列范围下做行选择

用if_all或者if_any函数与filter函数结合。

代码演示

# 选择第8 -9列，所有值都>20的行

mpg%>%

filter( if_all(8 :9, ~ .x> 20)) %>%

head

# 所有列范围，所有制都不是 NA的行，类似 na.omit函数

mpg%>%

filter( if_all( everything, ~ ! is.na( .x))) %>%

head

# 选定第8 -9列，存在值大于>20的行

mpg%>%

filter( if_any(8 :9, ~ .x> 20)) %>%

head

3.2 行切片

用 slice_*函数。

参数n，指定要选择的行数

参数prop，按比例选择行

代码演示

# 行切片

mpg%>%

head(n = 10)

mpg %>%

slice( 7: 20) %>%

head

mpg %>%

slice_head(n = 10)

mpg %>%

slice_head(prop = 0. 1)

mpg %>%

slice_tail(n = 10)

mpg %>%

slice_tail(prop = 0. 1)

mpg %>%

slice_sample(n = 10)

# 选择hwy前5大的行

mpg %>%

slice_max(hwy, n = 5)

# 选择hwy前5小的行

mpg %>%

slice_min(hwy, n = 5)

3.3 行删除

用distinct函数删除重复行。

根据所有列或者指定列，判定重复，只保留第1个，其余行删除。

注意：默认只返回选择的列，若要返回所有列， 设置参数.keep_all = TRUE

drop_na函数，删除包含NA的行。

代码演示

# 行删除

# 删除重复行

mpg %>%

distinct

mpg %>%

distinct(drv)

mpg %>%

distinct(drv, .keep_all = TRUE)

mpg %>%

drop_na

3.4 行排序

用arrange函数，对行排序，默认递增。

代码演示

# 行排序

# arrange函数

mpg%>%

arrange(hwy) %>%

head

mpg %>%

arrange(desc(hwy)) %>%

head

mpg %>%

arrange(displ, desc(hwy)) %>%

head

04

聚合操作

聚合操作是指对数据做汇总操作，可以对整个数据框或者对数据框的每个分组。

用 group_by函数创建分组。

访问或者查看分组情况。

代码演示

# 分组group_by函数

iris_group<- iris %>%

group_by(Species)

iris_group

# 了解分组情况

# 分组键值

group_keys(iris_group)

# 查看每一行属于哪一分组

group_indices(iris_group)

# 查看每一组包含那些行

group_rows(iris_group)

# 解除分组

ungroup(iris_group)

其它分组函数

• group_split：数据框分割多个分组，返回列表
• group_nest：数据框分组，再做嵌套
• purrr风格分组迭代，把函数.f依次应用到分组数据框.data的每个分组

代码演示

iris%>%

group_split(Species)

iris %>%

group_nest(Species)

# 提取每组的前两个观察

iris %>%

group_by(Species) %>%

group_map( ~ head(.x,2))

分组汇总

group_by + summarise：对数据框分组，然后做汇总处理。

summarise 与很多自带或自定的汇总函数连用。

代码演示

# 分组汇总

names(iris)

iris %>%

group_by(Species) %>%

summarise(n = n,

Sepal_Length_Mean = mean(Sepal.Length, na.rm = TRUE),

Sepal_Length_Median = median(Sepal.Length, na.rm = TRUE))

summarise 与 across 结合，可以对多列进行操作。

代码演示

# 指定列

iris %>%

group_by(Species) %>%

summarise(across(starts_with( "Sepal"), mean, na.rm = TRUE))

# 所有列

iris %>%

group_by(Species) %>%

summarise(across(everything, mean, na.rm = TRUE))

mpg %>%

group_by( class) %>%

summarise(across(

where( is.numeric),

list(sum=sum, mean=mean),

na.rm = TRUE

))

增强可读性，把宽数据表示为长数据。

代码演示

mpg %>%

group_by( class) %>%

summarise(across(

where( is.numeric),

list(sum=sum, mean=mean),

na.rm = TRUE

)) %>%

pivot_longer(- class,

names_to = c( "Vars", ".value"),

names_sep = "_")

代码演示

qs <- c( 0.25, 0.5, 0.75)

mpg %>%

group_by( class) %>%

summarise(hwy_qs = quantile(hwy, qs, na.rm = TRUE),

q = qs)

# 长变宽

mpg %>%

group_by( class) %>%

summarise(hwy_qs = quantile(hwy, qs, na.rm = TRUE),

q = qs) %>%

pivot_wider(names_from = q, values_from = hwy_qs,

names_prefix = "q_")

# 分组统计

mpg %>%

count( class, sort = TRUE)

mpg %>%

group_by(hwy_level = cut(hwy,

breaks = c( 10, 20, 30, 40, 50),

right = FALSE)) %>%

tally

05

其他操作

排名和排序函数，常用 min_rank函数

代码演示

# 常用的min_rank函数

mpg%>%

select(hwy, displ) %>%

slice_head(n = 10)

mpg %>%

select(hwy, displ) %>%

slice_head(n = 10) %>%

mutate(ranks = min_rank(desc(hwy)))

mpg %>%

select(hwy, displ) %>%

slice_head(n = 10) %>%

mutate(ranks = min_rank(desc(hwy))) %>%

arrange(ranks)

移位函数，lag，向右移位，时间滞后；lead，向左移位，时间超前。

代码演示

library(lubridate)

dt < -tibble(

day= as_date(" 2022-04-01") + c( 0, 4:6),

wday= weekdays(day),

sales= c(2,6,2,3),

balance= c(30,25, -40, 30)

)

dt

# lag时间滞后

dt%> %

mutate(sales_lag = lag(sales),

sales_delta = sales - lag(sales))

# lead时间超前

dt %>%

mutate(sales_lead = lead(sales))

引用与反引用

enquo让函数自动引用参数

!!反引用参数

as_label修改结果列名

代码演示

grouped_mean < -function( data, summary_var, group_var) {

summary_var= enquo(summary_var)

group_var= enquo(group_var)

data%> %

group_by(!!group_var) %>%

summarise(mean = mean(!!summary_var))

}

grouped_mean(mtcars, mpg, cyl)

scatter_plot < -function( df, x_var, y_var) {

x_var= enquo(x_var)

y_var= enquo(y_var)

ggplot( data= df,aes( x= !!x_var,y= !!y_var))+

geom_point+

theme_bw+

theme( plot.title= element_text(lineheight= 1,face= "bold", hjust= 0.5))+

geom_smooth+

ggtitle( str_c( as_label( y_var), " vs.", as_label( x_var)))

}

scatter_plot( mtcars, disp, hp)

06

dplyr资料包

为了进一步学习，我准备了一份dplyr资料包。

这个资料包，包括：

• 1 dplyr包帮助文档，可以当作手册查看
• 2 dplyr包做数据变换的小手册，常用函数总结
• 3 dplyr和tidyr包做数据整洁小手册，常用函数总结
• 4 tidyverse套件做数据操作书籍，有章节总结dplyr包的使用

学习素材：

1https://willhipson.netlify.app/post/dplyr_across/dplyr_across/

2张敬信 (2022). R 语言编程：基于 tidyverse. 人民邮电出版社 , 北京

好了，我写完了。

我提供付费咨询和服务。

你我连接，相互交流，创造更多价值。

—END—

公众号：R语言

作者：王路情

最后编辑：2022-06-17

作者：萌小白

一个热爱网络的青年！

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