可视化是一个重要工具，但是我们需要把数据整理成正确的形式来进行可视化。 通常，需要创建一些新的变量或摘要，或者重命名变量或对观察值进行重新排序，以使数据可视化起来更容易一些。 接下来我们主要会使用到dplyr包，本节内容涉及到summarise()函数。
summarise()提取数据总结
summarise(flights, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))
#> # A tibble: 1 x 1
#> delay
#> <dbl>
#> 1 12.6
summarise（）并不是非常有用，除非将其与group_by（）配对。 这会将分析单位从完整的数据集更改为各个组。 例如，如果将完全相同的代码应用于按日期分组的数据框，则将获得每个日期的平均延迟：
by_day <- group_by(flights, year, month, day)
summarise(by_day, delay = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 4
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day delay
#> <int> <int> <int> <dbl>
#> 1 2013 1 1 11.5
#> 2 2013 1 2 13.9
#> 3 2013 1 3 11.0
#> 4 2013 1 4 8.95
#> 5 2013 1 5 5.73
#> 6 2013 1 6 7.15
#> # … with 359 more rows
group_by（）和summarise（）是使用dplyr时最常用的工具之一：分组摘要。 通过管道运算符可以让结果更进一步。
多种操作与管道结合起来
如果想探索每个位置的距离和平均延迟之间的关系，可以通过如下代码：
by_dest <- group_by(flights, dest)
delay <- summarise(by_dest,
count = n(),
dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
)
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
delay <- filter(delay, count > 20, dest != "HNL")
# It looks like delays increase with distance up to ~750 miles
# and then decrease. Maybe as flights get longer there's more
# ability to make up delays in the air?
ggplot(data = delay, mapping = aes(x = dist, y = delay)) +
geom_point(aes(size = count), alpha = 1/3) +
geom_smooth(se = FALSE)
#> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
管道
％>％可以解决上面代码中产生很多不必要的中间数据框的问题：
delays <- flights %>%
group_by(dest) %>%
summarise(
count = n(),
dist = mean(distance, na.rm = TRUE),
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE)
) %>%
filter(count > 20, dest != "HNL")
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
缺失值：
所有聚合函数都有一个na.rm参数，该参数会在计算之前删除丢失的值：
flights %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(mean = mean(dep_delay, na.rm = TRUE))
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 4
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day mean
#> <int> <int> <int> <dbl>
#> 1 2013 1 1 11.5
#> 2 2013 1 2 13.9
#> 3 2013 1 3 11.0
#> 4 2013 1 4 8.95
#> 5 2013 1 5 5.73
#> 6 2013 1 6 7.15
#> # … with 359 more rows
在这种情况下，缺失值表示已取消的航班，我们还可以通过先删除已取消的航班来解决该问题。 保存此数据集，以便在接下来的几个示例中可以重复使用。
not_cancelled <- flights %>%
filter(!is.na(dep_delay), !is.na(arr_delay))
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(mean = mean(dep_delay))
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 4
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day mean
#> <int> <int> <int> <dbl>
#> 1 2013 1 1 11.4
#> 2 2013 1 2 13.7
#> 3 2013 1 3 10.9
#> 4 2013 1 4 8.97
#> 5 2013 1 5 5.73
#> 6 2013 1 6 7.15
#> # … with 359 more rows
计数：
每当您进行任何汇总时，最好都包含一个计数（n（））或一个非缺失值的计数（sum（！is.na（x）））。 这样一来，就可以检查自己是否基于少量数据得出结论。 例如，让我们看一下平均延误最高的飞机（由其机尾号确定）：
delays <- not_cancelled %>%
group_by(tailnum) %>%
summarise(
delay = mean(arr_delay)
)
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
ggplot(data = delays, mapping = aes(x = delay)) +
geom_freqpoly(binwidth = 10)
如果我们绘制航班数与平均延误的散点图，则可以得到更多的见解：
delays <- not_cancelled %>%
group_by(tailnum) %>%
summarise(
delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE),
n = n()
)
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
ggplot(data = delays, mapping = aes(x = n, y = delay)) +
geom_point(alpha = 1/10)
查看此类图时，通常可以将观察次数最少的组过滤掉，这样您就可以在最小的组中看到更多的模式而更少的极端变化。
delays %>%
filter(n > 25) %>%
ggplot(mapping = aes(x = n, y = delay)) +
geom_point(alpha = 1/10)
在这里，我使用来自Lahman软件包的数据来计算每个职业棒球大联盟球员的击球平均值（命中次数/尝试次数）。
# Convert to a tibble so it prints nicely
batting <- as_tibble(Lahman::Batting)
batters <- batting %>%
group_by(playerID) %>%
summarise(
ba = sum(H, na.rm = TRUE) / sum(AB, na.rm = TRUE),
ab = sum(AB, na.rm = TRUE)
)
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
batters %>%
filter(ab > 100) %>%
ggplot(mapping = aes(x = ab, y = ba)) +
geom_point() +
geom_smooth(se = FALSE)
#> `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'
有用的总结函数
位置测量：我们使用了均值（x），但中位数（x）也很有用。 平均值是总和除以长度； 中位数是x的50％在其上方而x的50％在其下方的值。
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(
avg_delay1 = mean(arr_delay),
avg_delay2 = mean(arr_delay[arr_delay > 0]) # the average positive delay
)
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 5
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day avg_delay1 avg_delay2
#> <int> <int> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 2013 1 1 12.7 32.5
#> 2 2013 1 2 12.7 32.0
#> 3 2013 1 3 5.73 27.7
#> 4 2013 1 4 -1.93 28.3
#> 5 2013 1 5 -1.53 22.6
#> 6 2013 1 6 4.24 24.4
#> # … with 359 more rows
传播程度：sd（x），IQR（x），mad（x）。 均方根偏差或标准偏差sd（x）是扩展的标准度量。 四分位间距IQR（x）和中位数绝对偏差mad（x）是鲁棒的等效项，如果您有异常值，则可能会更有用。
# Why is distance to some destinations more variable than to others?
not_cancelled %>%
group_by(dest) %>%
summarise(distance_sd = sd(distance)) %>%
arrange(desc(distance_sd))
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 104 x 2
#> dest distance_sd
#> <chr> <dbl>
#> 1 EGE 10.5
#> 2 SAN 10.4
#> 3 SFO 10.2
#> 4 HNL 10.0
#> 5 SEA 9.98
#> 6 LAS 9.91
#> # … with 98 more rows
等级的度量：min（x），分位数（x，0.25），max（x）。 分位数是中位数的概括。 例如，分位数（x，0.25）将找到一个x值，该值大于该值的25％，小于其余的75％。
# When do the first and last flights leave each day?
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(
first = min(dep_time),
last = max(dep_time)
)
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 5
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day first last
#> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 2356
#> 2 2013 1 2 42 2354
#> 3 2013 1 3 32 2349
#> 4 2013 1 4 25 2358
#> 5 2013 1 5 14 2357
#> 6 2013 1 6 16 2355
#> # … with 359 more rows
位置度量：first（x），nth（x，2），last（x）。 它们的工作方式类似于x [1]，x [2]和x [length（x）]，但是如果该位置不存在，则让您设置默认值（即，您尝试从该组中获取第三个元素 只有两个元素）。 例如，我们可以找到每天的首班车和末班车：
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(
first_dep = first(dep_time),
last_dep = last(dep_time)
)
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 5
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day first_dep last_dep
#> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 2356
#> 2 2013 1 2 42 2354
#> 3 2013 1 3 32 2349
#> 4 2013 1 4 25 2358
#> 5 2013 1 5 14 2357
#> 6 2013 1 6 16 2355
#> # … with 359 more rows
这些功能是对等级过滤的补充。 过滤为您提供了所有变量，每个观察值都位于单独的行中：
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
mutate(r = min_rank(desc(dep_time))) %>%
filter(r %in% range(r))
#> # A tibble: 770 x 20
#> # Groups: year, month, day [365]
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 2356 2359 -3 425 437
#> 3 2013 1 2 42 2359 43 518 442
#> 4 2013 1 2 2354 2359 -5 413 437
#> 5 2013 1 3 32 2359 33 504 442
#> 6 2013 1 3 2349 2359 -10 434 445
#> # … with 764 more rows, and 12 more variables: arr_delay <dbl>, carrier <chr>,
#> # flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>, air_time <dbl>,
#> # distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>, r <int>
计数：您已经看到n（），它不带任何参数，并返回当前组的大小。 要计算非缺失值的数量，请使用sum（！is.na（x））。 要计算不同（唯一）值的数量，请使用n_distinct（x）。
# Which destinations have the most carriers?
not_cancelled %>%
group_by(dest) %>%
summarise(carriers = n_distinct(carrier)) %>%
arrange(desc(carriers))
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 104 x 2
#> dest carriers
#> <chr> <int>
#> 1 ATL 7
#> 2 BOS 7
#> 3 CLT 7
#> 4 ORD 7
#> 5 TPA 7
#> 6 AUS 6
#> # … with 98 more rows
计数非常有用，如果您只想计数，dplyr会提供一个简单的帮助器：
not_cancelled %>%
count(dest)
#> # A tibble: 104 x 2
#> dest n
#> <chr> <int>
#> 1 ABQ 254
#> 2 ACK 264
#> 3 ALB 418
#> 4 ANC 8
#> 5 ATL 16837
#> 6 AUS 2411
#> # … with 98 more rows
您可以选择提供一个权重变量。 例如，您可以使用它来“计算”（总和）飞机飞行的总英里数：
not_cancelled %>%
count(tailnum, wt = distance)
#> # A tibble: 4,037 x 2
#> tailnum n
#> <chr> <dbl>
#> 1 D942DN 3418
#> 2 N0EGMQ 239143
#> 3 N10156 109664
#> 4 N102UW 25722
#> 5 N103US 24619
#> 6 N104UW 24616
#> # … with 4,031 more rows
逻辑值的计数和比例：sum（x> 10），mean（y == 0）。 与数值函数一起使用时，TRUE转换为1，FALSE转换为0。这使sum（）和mean（）非常有用：sum（x）给出x中TRUE的数量，而mean（x）给出比例。
# How many flights left before 5am? (these usually indicate delayed
# flights from the previous day)
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(n_early = sum(dep_time < 500))
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 4
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day n_early
#> <int> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 0
#> 2 2013 1 2 3
#> 3 2013 1 3 4
#> 4 2013 1 4 3
#> 5 2013 1 5 3
#> 6 2013 1 6 2
#> # … with 359 more rows
# What proportion of flights are delayed by more than an hour?
not_cancelled %>%
group_by(year, month, day) %>%
summarise(hour_prop = mean(arr_delay > 60))
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 4
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day hour_prop
#> <int> <int> <int> <dbl>
#> 1 2013 1 1 0.0722
#> 2 2013 1 2 0.0851
#> 3 2013 1 3 0.0567
#> 4 2013 1 4 0.0396
#> 5 2013 1 5 0.0349
#> 6 2013 1 6 0.0470
#> # … with 359 more rows
Grouping by multiple variables
当您按多个变量分组时，每个摘要都会剥离分组的一个级别。 这样可以轻松地逐步汇总数据集：
daily <- group_by(flights, year, month, day)
(per_day <- summarise(daily, flights = n()))
#> `summarise()` regrouping output by 'year', 'month' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 365 x 4
#> # Groups: year, month [12]
#> year month day flights
#> <int> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 842
#> 2 2013 1 2 943
#> 3 2013 1 3 914
#> 4 2013 1 4 915
#> 5 2013 1 5 720
#> 6 2013 1 6 832
#> # … with 359 more rows
(per_month <- summarise(per_day, flights = sum(flights)))
#> `summarise()` regrouping output by 'year' (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 12 x 3
#> # Groups: year [1]
#> year month flights
#> <int> <int> <int>
#> 1 2013 1 27004
#> 2 2013 2 24951
#> 3 2013 3 28834
#> 4 2013 4 28330
#> 5 2013 5 28796
#> 6 2013 6 28243
#> # … with 6 more rows
(per_year <- summarise(per_month, flights = sum(flights)))
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 1 x 2
#> year flights
#> <int> <int>
#> 1 2013 336776
逐步汇总时要小心：总计和计数是可以的，但是您需要考虑加权均值和方差，并且不可能对中位数等基于排名的统计数据进行精确的加权。 换句话说，按组和的和是总和，但是按组中和的中值不是整体中值。
Ungrouping
如果需要删除分组并返回对未分组数据的操作，请使用ungroup（）。
daily %>%
ungroup() %>% # no longer grouped by date
summarise(flights = n()) # all flights
#> # A tibble: 1 x 1
#> flights
#> <int>
#> 1 336776
Grouped mutates (and filters)
与summarise（）结合使用时，分组最有用，但是您也可以使用mutate（）和filter（）进行便捷的操作：
flights_sml %>%
group_by(year, month, day) %>%
filter(rank(desc(arr_delay)) < 10)
#> # A tibble: 3,306 x 7
#> # Groups: year, month, day [365]
#> year month day dep_delay arr_delay distance air_time
#> <int> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 2013 1 1 853 851 184 41
#> 2 2013 1 1 290 338 1134 213
#> 3 2013 1 1 260 263 266 46
#> 4 2013 1 1 157 174 213 60
#> 5 2013 1 1 216 222 708 121
#> 6 2013 1 1 255 250 589 115
#> # … with 3,300 more rows
查找大于阈值的所有组：
popular_dests <- flights %>%
group_by(dest) %>%
filter(n() > 365)
popular_dests
#> # A tibble: 332,577 x 19
#> # Groups: dest [77]
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int>
#> 1 2013 1 1 517 515 2 830 819
#> 2 2013 1 1 533 529 4 850 830
#> 3 2013 1 1 542 540 2 923 850
#> 4 2013 1 1 544 545 -1 1004 1022
#> 5 2013 1 1 554 600 -6 812 837
#> 6 2013 1 1 554 558 -4 740 728
#> # … with 332,571 more rows, and 11 more variables: arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>, dest <chr>,
#> # air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>, time_hour <dttm>
标准化以计算每组指标：
popular_dests %>%
filter(arr_delay > 0) %>%
mutate(prop_delay = arr_delay / sum(arr_delay)) %>%
select(year:day, dest, arr_delay, prop_delay)
#> # A tibble: 131,106 x 6
#> # Groups: dest [77]
#> year month day dest arr_delay prop_delay
#> <int> <int> <int> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 2013 1 1 IAH 11 0.000111
#> 2 2013 1 1 IAH 20 0.000201
#> 3 2013 1 1 MIA 33 0.000235
#> 4 2013 1 1 ORD 12 0.0000424
#> 5 2013 1 1 FLL 19 0.0000938
#> 6 2013 1 1 ORD 8 0.0000283
#> # … with 131,100 more rows
标准化以计算每组指标：
popular_dests %>%
filter(arr_delay > 0) %>%
mutate(prop_delay = arr_delay / sum(arr_delay)) %>%
select(year:day, dest, arr_delay, prop_delay)
#> # A tibble: 131,106 x 6
#> # Groups: dest [77]
#> year month day dest arr_delay prop_delay
#> <int> <int> <int> <chr> <dbl> <dbl>
#> 1 2013 1 1 IAH 11 0.000111
#> 2 2013 1 1 IAH 20 0.000201
#> 3 2013 1 1 MIA 33 0.000235
#> 4 2013 1 1 ORD 12 0.0000424
#> 5 2013 1 1 FLL 19 0.0000938
#> 6 2013 1 1 ORD 8 0.0000283
#> # … with 131,100 more rows
