• %>% 管道符

  传递变量，简洁代码。

  • 用法：df %>% select(mpg,wt)->df1,运行一下，看看是不是选择了 df 中的，mpg，wt 两列呢,并且我们将结果赋值给了变量 df1
  • 作用 1：将 df,传递到 select 函数中的第一个位置，事实上，我们还可以通过"."作为占位符，来将 df 放到任意位置。
    比如df%>%select(mpg,wt,.) ,注意看，wt 后面有一个点，当然这条语句是不能正常运行的，我只是想告诉大家，通过“点”作为占位符，可以将上一个结果，放到下一个管道中的任意位置。
  • 作用 2：有没有发现用了管道符之后，我们再次使用列名 mpg 的时候，便不需要使用 df$mpg 了呢，没错，它的另外一个功能就是类似于 attach，数据绑定的功能，使用管道符，能让我们的代码更加简洁。

• select（） 筛选列

用列名进行筛选。

• 巧用以下符号
  • ":"该符号表示用于选择一系列的变量。
  • "!":表示取反操作的，类似于在 df 中不选择某列，比如 df[,-1],表示不选择第一列
  • "&":表示逻辑运算符“与”，表示“且”的意思。A&B，表示满足条件 A，且满足条件 B
  • "|":表示逻辑运算符“或”，表示“或”的意思。A|B，表示满足条件 A 或者满足条件 B 就可以了，通常具有短路操作。
  • "c()":就是表示列的组合，其实就是向量，元素可为数字或者字符串。
  • "-" :去除
• 下面还有几个比较重要的函数，可以作为 select 选择列的参数来使用。
  • last_col() : 表示选择最后一列。
  • starts_with():表示以什么开头的列。
  • ends_with():表示以什么结尾的列。
  • contains():表示某列是否包含什么内容。
  • one_of():选择字符向量中的列，select中不能直接使用字符向量筛选，需要使用one_of函数.
  • everything:一般用于调整列顺序，把a列放到最前面
    select(iris, a, everything())

• 例子：
  • 选择 df 中的第一列到第五列。
    用法：select(df,1:5)或者select(df,c(1,2,3,4,5))
  • 选择 df 中的 mpg 到 wt 之间的所有列，包括(mpg,wt)
    用法：select(df,"mpg":"wt")
  • 选择某些列以"d"开头，或者以"p"结尾的。
    用法：select(df,starts_with("d")|ends_with("p"))
  • 选择某些列以"d"开头，且以"t"结尾的。
    用法：select(df,starts_with("d")&ends_with("t"))
  • 选择以"d"开头，且包含"s"的列。
    用法：select(df,starts_with("d")&contains("s"))
  • 选择不以"d"开头，且以"p"结尾的列.
    用法：select(df,!(starts_with("d"))&(ends_with("p")))
  • 选择向量里的字符串变量名 :vars <- c("A", "B") select(iris, one_of(vars))
  • 返回指定字符向量之外的列 "-" :
    select(iris, - one_of(vars))

• rename() 重命名 给定列

保留所有的列，只对给定的列重新命名。原数据集行名称会被过滤掉。

rename(data,new_name= old_name)

#重命名列Petal.Length，返回子数据集只包含重命名的列
select(iris, petal_length = Petal.Length)
#重命名所有以Petal为前缀的列，返回子数据集只包含重命名的列
select(iris, petal = starts_with("Petal"))
#重命名列Petal.Length，返回全部列
rename(iris, petal_length = Petal.Length)

• filter（） / slice() 筛选行

• slice() 函数通过行号选取数据。
• filter（） 通过逻辑运算筛选。
  • ==, >, >= etc
  • &, |, !, xor()
  • is.na()
  • between(), near()
    • between(x,a,b):假设 x 是一个数值型向量，该函数判断 x 中元素是否(>=a)&(<=b)，返回一个逻辑型向量。

• 例子:
  - 选择 df 中，hp 列大于等于 110，小于等于 150 的行,且 gear 列等于 4。filter(df,between(df$hp,110,150)&(df["gear"]==4))
  - 选择 df 中，hp 列大于 disp 列的行。
  filter(df,df["hp"]>df["disp"])

  #选取第一行数据
slice(mtcars, 1L)
filter(mtcars, row_number() == 1L)
#选取最后一行数据
slice(mtcars, n())
filter(mtcars, row_number() == n())
#选取第5行到最后一行所有数据
slice(mtcars, 5:n())
filter(mtcars, between(row_number(), 5, n()))

• arrange（）排序

  默认是升序，如需降序，则使用 desc()函数。
  • 使 df 按照 mpg 列升序排列，wt 列，升序排列。
    arrange(df,"mpg","wt")
  • 使 df 按照 mpg 列升序排列，wt 列，降序排列。
    arrange(df,"mpg",desc("wt"))

• mutate （） 列计算/变形

mutate():产生新的列，保留旧的列。
新变量名 ，计算并赋值给变量名

transmute()只返回扩展的新变量。原数据集行名称会被过滤掉。

    df%>%
    select(cyl,gear,wt)%>%
    mutate(cyl2=cyl*2,gear4=gear*4,
                    wt=NULL #将值设置为NULL，可将这列删除
                    )%>%
    head()
    ##cyl 和 gear 还在
    ## 新增列的位置：.before | .after
    #假如想指定这些新增加的列放在哪个列之前或者之后，使用 .before=原来df中的某个列名，可以将新增加列，放在原来的那个列名前面，注意before参数前面有个点！！，.after表示放在某个列之后。

• summarise（）对数据框或者分组变量进行统计性描述。

常用结合函数

• Center： mean()，median()
• Spread：sd(), IQR() , mad()
• Range:min() ,max(), quantile()
• Position: first(), last(), nth()
• Count: n() ,n_distinct()
• Logical :any() ,all()

• quantile（）：- 默认返回四分位（0，0.25（Q1），0.5(Q2)，0.75(Q3)，1）

  • quantile（1：10，c(0.25,0.75)）#第二个参数控制 分位值

• IQR () : 四分位间距

  • IQR(1:10 ) >IQR =Q3-Q1 =7.75-3.25=4.5

• median（）：中位数 Q2

• nth( ) : 表示抽取向量中哪一个位置的元素

  • 比如 nth(c(1,5,2),2)抽取的是第二个位置的，返回 5，还可以通过负号，来表示抽取倒数第几个，比如 nth(c(1,5,2),-3)，表示抽取倒数第三个，就是 1

• n( ):
  - 返回当前分组或者变量的信息，通常是计数，通常用在特定函数，比如 summarize,mutate 中。

• n_distinct() : 去重后，再计数。

• first(),last():
  - 参数可以为一个向量，分别返回向量的第一个值，和最后一个值。

• mad() : 中位数绝对偏差

• group_by() 对数据框按照一列或者多列进行分组

group_by()用于对数据集按照给定变量分组，返回分组后的数据集。对返回后的数据集使用以上介绍的函数时，会自动的对分组数据操作。

group_by() 后，数据外观不变。（与 summarize（）联用，分组统计描述。）

#使用变量cyl对mtcars分组，返回分组后数据集
by_cyl <- group_by(mtcars, cyl)
#返回每个分组中最大disp所在的行
filter(by_cyl, disp == max(disp))
#返回每个分组中变量名包含d的列，始终返回分组列cyl
select(by_cyl, contains("d"))
#使用mpg对每个分组排序
arrange(by_cyl,  mpg)
#对每个分组无重复的取2行记录
sample_n(by_cyl, 2)



#使用变量cyl对mtcars分组，然后对分组后数据集使用聚合函数
by_cyl <- group_by(mtcars, cyl)
#返回每个分组的记录数
summarise(by_cyl, n())
#求每个分组中disp和hp的均值
summarise(by_cyl, mean(disp), mean(hp))
#返回每个分组中唯一的gear的值
summarise(by_cyl, n_distinct(gear))
#返回每个分组第一个和最后一个disp值
summarise(by_cyl, first(disp))
summarise(by_cyl, last(disp))
#返回每个分组中最小的disp值
summarise(by_cyl, min(disp))
summarise(arrange(by_cyl,  disp), min(disp))
#返回每个分组中最大的disp值
summarise(by_cyl, max(disp))
summarise(arrange(by_cyl,  disp), max(disp))
#返回每个分组中disp第二个值
summarise(by_cyl, nth(disp,2))

#使用cyl对数据框分组
grouped <- group_by(mtcars, cyl)
#获取分组数据集所使用的分组变量
groups(grouped)
#ungroup从数据框中移除组合信息，因此返回的分组变量为NULL
groups(ungroup(grouped))

##计数：
group_size用于返回每个分组的记录数，n_groups返回分成的组数。
 对数据集的每个分组计数，类似于base:: table()函数。其中count已经过group_by分组，而tally需要对数据集调用group_by后对分组数据计数。

tally(x, wt, sort = FALSE)
count(x, ..., wt =NULL, sort = FALSE)
#使用count对分组计数，数据已按变量分组
count(mtcars, cyl)
#设置sort=TRUE，对分组计数按降序排序
count(mtcars, cyl, sort = TRUE)
#使用tally对分组计数，需要使用group_by分组
tally(group_by(mtcars, cyl))
#使用summarise对分组计数
summarise(group_by(mtcars, cyl), n())

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原文链接：https://blog.csdn.net/wltom1985/article/details/54973811

• sample_n ()：从给定的数据框中，采样 n 个数据。
  sample_n(数据,采样个数,replace=FALSE | TRUE)
  • replace 表示是否放回抽样，默认为 FALSE，不放回抽样，如果需要放回抽样，则需要设置为 replace=TRUE
• sample_frac ()：从给定的数据框中，采样多少比例的数据。
  sample_frac(df,0.5,replace=FALSE) 从 df 中，采样 50%的数据。
• case_when ( ) ：针对向量元素，对符合条件的，做操作。
  1.当向量中的元素不符合条件时候，会被当做 NA，你操作的向量元素个数，和 case_when 输出的向量元素个数相等。
  2.每个条件的执行是有顺序的，顺序从上往下执行！
  3.输出的向量的类型必须是统一的，要么为数值型向量，要么为字符型向量，是什么类型取决于最上面执行的条件判断。
  4.当进行两个向量间的条件判断的时候，两个向量的元素个数必须相等
  格式为：case_when(条件 1~针对条件 1 进行的操作,TRUE~某操作)
  其中，符号"~"可理解为赋值操作。TRUE 可理解为 else,注意 else 的范围是最大的，如果放在第一行，并且进行的是赋值操作，那么就会返回你赋的值，如果是针对向量元素的操作，那么返回的还是一个向量。见下图。
  • if_else ( )：对向量进行条件筛选，然后操作。
    • if_else(条件，满足条件的元素的操作，不满足条件的元素的操作)

• 集合操作:

  • union（）：并集去重
  • union_all( ) ： 并集不去重
  • intersect : 交集
  • setdiff（）：差集
  • setdiff（a,b）a 中哪些在 b 中没有
  • setequal() ： 判断是否相等

• distinct（）：数据框去重。

  distinct(df,变量名 1,变量名 2,.keep_all=FALSE)
  默认使用所有变量去重，除非指定变量。
  ‘ .keep_all ’ :去重后是否保留所有变量。（FALSE，则只保留指定用于去重的变量）

• 数据框连接：inner_join, left_join, right_join, full_join,anti_join,semi_join 等

reference:
R 语言中 dplyr 包 join 函数之目前我看到过的最形象的教程 - 简书 (jianshu.com)

GitHub - gadenbuie/tidyexplain: 🤹♀ Animations of tidyverse verbs using R, the tidyverse, and gganimate

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• 内连接 inner_join 函数

  • 内连接的结果是一个新数据框，其中包含键、 x 值和 y 值。我们使用 by 参数告诉 dplyr 哪个变量是键：

• 外连接

  • 内连接保留同时存在于两个表中的观测， 外连接则保留至少存在于一个表中的观测。外连接有 3 种类型。

  • 左连接：保留 x 中的所有观测。

  • 右连接：保留 y 中的所有观测

  • 全连接：保留 x 和 y 中的所有观测。

• 筛选连接

  • semi_join(x, y)： 保留 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测。
  • anti_join(x, y)： 丢弃 x 表中与 y 表中的观测相匹配的所有观测。

• 数据框合并：

合并的对象为数据框，也可以是能够转换为数据框的列表。

• 按行合并函数bind_rows()通过列名进行匹配，不匹配的值使用NA替代，类似于base:: rbind()函数。
• 按列合并函数bind_cols()通过行号匹配，因此合并的数据框必须有相同的行数，函数类似于base:: cbind()函数。原数据集行名称会被过滤掉。语法如下:

  #按行合并，.id添加新列用于指明合并后每条数据来自的源数据框

  bind_rows(...,.id = NULL)

  #按列合并

  bind_cols(...)

  #合并数据集

   combine(...)

Reference :
https://blog.csdn.net/wltom1985/article/details/54973811
https://zhuanlan.zhihu.com/p/358167377