R语言数据处理包dplyr、tidyr笔记
dplyr包是Hadley Wickham的新作，主要用于数据清洗和整理，该包专注dataframe数据格式，从而大幅提高了数据处理速度，并且提供了与其它数据库的接口；tidyr包的作者是Hadley Wickham， 该包用于“tidy”你的数据，这个包常跟dplyr结合使用。
本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法：
- 筛选: filter()
- 排列: arrange()
- 选择: select()
- 变形: mutate()
- 汇总: summarise()
- 分组: group_by()
以及tidyr包的下述四个函数用法：
- gather—宽数据转为长数据；
- spread—长数据转为宽数据；
- unit—多列合并为一列；
- separate—将一列分离为多列；
dplyr、tidyr包安装及载入
install.packages("dplyr")
install.packages("tidyr")
library(dplyr)
library(tidyr)使用datasets包中的mtcars数据集做演示，首先将过长的数据整理成友好的tbl_df数据：
mtcars_df = tbl_df(mtcars)dplyr包基本操作
1.1 筛选: filter()
按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集
filter(mtcars_df,mpg==21,hp==110)
# A tibble: 2 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
1.2 排列: arrange()
按给定的列名依次对行进行排序：
arrange(mtcars_df, disp) #可对列名加 desc(disp) 进行倒序
# A tibble: 32 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
1.3 选择: select()
用列名作参数来选择子数据集:
select(mtcars_df, disp:wt)
# A tibble: 32 x 4
disp hp drat wt
* <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 160.0 110 3.90 2.620
2 160.0 110 3.90 2.875
3 108.0 93 3.85 2.320
4 258.0 110 3.08 3.215
5 360.0 175 3.15 3.440
6 225.0 105 2.76 3.460
7 360.0 245 3.21 3.570
8 146.7 62 3.69 3.190
9 140.8 95 3.92 3.150
10 167.6 123 3.92 3.440
# ... with 22 more rows1.4 变形: mutate()
对已有列进行数据运算并添加为新列:
mutate(mtcars_df, NO = 1:dim(mtcars_df)[1])
# A tibble: 32 x 12
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb NO
1.5 汇总: summarise()
对数据框调用其它函数进行汇总操作, 返回一维的结果:
summarise(mtcars_df, mdisp = mean(disp, na.rm = TRUE))
# A tibble: 1 x 1
mdisp
1 230.7219 1.6 分组: group_by()
当对数据集通过group_by()添加了分组信息后，mutate()，arrange() 和 summarise() 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作。
cars <- group_by(mtcars_df, cyl)
countcars <- summarise(cars, count = n()) # count = n()用来计算次数
# A tibble: 3 x 2
cyl count
<int>
1 4 11
2 6 7
3 8 14 tidyr包基本操作
2.1 宽转长：gather()
使用gather()函数实现宽表转长表，语法如下：
gather(data, key, value, …, na.rm = FALSE, convert = FALSE)
data：需要被转换的宽形表
key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key
value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value
…：可以指定哪些列聚到同一列中
na.rm：是否删除缺失值
widedata <- data.frame(person=c('Alex','Bob','Cathy'),grade=c(2,3,4),score=c(78,89,88))
widedata
person grade score
1 Alex 2 78
2 Bob 3 89
3 Cathy 4 88
longdata <- gather(widedata, variable, value,-person)
longdata
person variable value
1 Alex grade 2
2 Bob grade 3
3 Cathy grade 4
4 Alex score 78
5 Bob score 89
6 Cathy score 882.2 长转宽：spread()
有时，为了满足建模或绘图的要求，往往需要将长形表转换为宽形表，或将宽形表变为长形表。如何实现这两种数据表类型的转换。使用spread()函数实现长表转宽表，语法如下：
spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)
data：为需要转换的长形表
key：需要将变量值拓展为字段的变量
value：需要分散的值
fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值
mtcarsSpread <- mtcarsNew %>% spread(attribute, value)
head(mtcarsSpread)
car am carb cyl disp drat gear hp mpg qsec vs wt
1 AMC Javelin 0 2 8 304 3.15 3 150 15.2 17.30 0 3.435
2 Cadillac Fleetwood 0 4 8 472 2.93 3 205 10.4 17.98 0 5.250
3 Camaro Z28 0 4 8 350 3.73 3 245 13.3 15.41 0 3.840
4 Chrysler Imperial 0 4 8 440 3.23 3 230 14.7 17.42 0 5.345
5 Datsun 710 1 1 4 108 3.85 4 93 22.8 18.61 1 2.320
6 Dodge Challenger 0 2 8 318 2.76 3 150 15.5 16.87 0 3.5202.3 合并：unit()
unite的调用格式如下：
unite(data, col, …, sep = “_”, remove = TRUE)
data：为数据框
col：被组合的新列名称
…：指定哪些列需要被组合
sep：组合列之间的连接符，默认为下划线
remove：是否删除被组合的列
wideunite<-unite(widedata, information, person, grade, score, sep= "-")
wideunite
information
1 Alex-2-78
2 Bob-3-89
3 Cathy-4-882.4 拆分：separate()
separate()函数可将一列拆分为多列，一般可用于日志数据或日期时间型数据的拆分，语法如下：
separate(data, col, into, sep = “[^[:alnum:]]+”, remove = TRUE,
convert = FALSE, extra = “warn”, fill = “warn”, …)
data：为数据框
col：需要被拆分的列
into：新建的列名，为字符串向量
sep：被拆分列的分隔符
remove：是否删除被分割的列
widesep <- separate(wideunite, information,c("person","grade","score"), sep = "-")
widesep
person grade score
1 Alex 2 78
2 Bob 3 89
3 Cathy 4 88可见separate()函数和unite()函数的功能相反。
转自：http://www.cnblogs.com/shangfr/p/6110614.html