Coursera-Getting and Cleaning Data-Week3-dplyr+tidyr+lubridate的组合拳

Coursera-Getting and Cleaning Data-Week3

Wednesday, February 04, 2015

好久不写笔记了，年底略忙。。

Getting and Cleaning Data第三周其实没什么好说的，一个quiz,一个project,加一个swirl。

基本上swirl已经把第三周的内容都概括进去了。就是dplyr, tidyr以及lubridate包的学习和使用。其中dplyr专注于选择/筛选，tidyr关注于数据重塑型，二lubridate是我目前接触过的最好用的R中处理时间的包。

这三个包都是Hadley Wickam开发的，秉承了这系列包简洁，实用，好理解的特点。dplyr包尤其像sql语句，select, group_by什么的，有sql基础的人理解起来不会很难。

该系列swirl安装代码如下：

library(swirl)
install_from_swirl("Getting and Cleaning Data")

关于dplyr，swirl本身已经写得很详尽了。不过开发者有自己的一个总结。我最开始是在一个人的微博里看到这张图的。然后追本索源发现，它原载于Rstudio官网Cheatsheets网页。里面还有markdown/Shiny包的快捷应用图像，值得初学者打印一整张下来好好学习。

dplyr+tidyr

总结一下dplyr+tidyr的应用，就是：

1）筛选/选择数据： select, filter。其中select选择列，filter添加筛选条件（类似于SQL中的where）.select里有如select(iris,contains/ends_with/everthing等快速筛选用法。这个在上文所提的Cheatsheets里有，不再综述。

2）整合数据，类似于reshape2：gather（从宽变窄），spread(从窄变宽)，可以快速改变数据结构。

3）数据排序/命名：arrange(行排序)，rename(重命名列)

4）添加删除变量，多表查询：mutate(列,类似于cbind),transmute(几列并行)，join, left_join等。

同时，因为他们系出同门，我们可以用%>%来简化代码，避免重复输入。

lubridate

关于lubridate包，常用的为：

1）指定格式的数据输出，如ymd("20110604")和mdy("06-04-2011")等，只要指定好ymdhms的顺序，R可以协助识别许多数据

2）常见数据的处理，如second(arrive),wday(arrive)，并可添加时区(tz)

3）计算区间，如interval(arrive,leave,tz="Pacific/Auckland"),

需要注意的是，这个包的使用涉及了R时区的概念。如果你是中文系统，发现你的monday, sunday被系统自动替换成周一，周日等中文字符的话，请看时区设置Sys.setlocale。 我是windows系统，所以改成英文的话是Sys.setlocale("LC_TIME","English")。这个在接下来的画图课里有一定的用处。

基本上过了一遍swirl后，quiz不是大问题。

Project

关于project，中英文一起看吧，题目写得有点简略了，但是重点是探索的过程。

我们那个超级好人超级NICE的TA David Hood在讨论区里曾发过一张图给看不懂题目的人解释一下数据结构。因为TA都在讨论区发过了，所以我觉得可以共享一下。

这里需要注意，老师满强调tidy data的概念。不管是宽的数据还是短的数据，只要符合tidy data规则，都算tidy data。各位有兴趣可以回去啃啃Hadley的那个PDF。

之前跟Q群的人讨论这个project时，看到有四种处理该project某一问的方法。包括简洁的group_by+summarize_each，或者绕一个圈的gather+group_by+summarize+spread组合，还有用reshape2的melt+dcsat组合，以及R programming里面着重介绍的循环+apply/lapply组合。有兴趣的可以自行尝试~~

在数据分析里，数据处理是一个苦差事。有人说一个数据挖掘项目，可能数据处理会占用60-70%甚至更多的时间，建模什么的，一旦数据处理好了，就很快，因为常用且经过时间验证的可靠模型也就那么几种。同时这个数据处理，也是了解业务的一个重要途径。所以这门课还是不可或缺的。我的博客