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)
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
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 21 6 160 110 3.9 2.620 16.46 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
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
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
2 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
3 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
4 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
5 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
6 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
7 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
8 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
9 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
10 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
# ... with 22 more rows
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 rows
1.4 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
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 1
2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 2
3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 3
4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 4
5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 5
6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 6
7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 7
8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 8
9 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 9
10 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 10
# ... with 22 more rows
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
<dbl>
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
<dbl> <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 88
2.2 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 3.520
2.3 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-4-88
2.4 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。
