dplyr五个基础函数
注意，井号开头的是代码运行记录。可以和自己的运行结果做对比
1.mutate(),新增列
mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width)
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 17.85
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 14.70
## 3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 22.40
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor 20.48
## 5 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 20.79
## 6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 15.66
2.select(),按列筛选
(1)按列号筛选
select(test,1)
## Sepal.Length
## 1 5.1
## 2 4.9
## 51 7.0
## 52 6.4
## 101 6.3
## 102 5.8
select(test,c(1,5))
## Sepal.Length Species
## 1 5.1 setosa
## 2 4.9 setosa
## 51 7.0 versicolor
## 52 6.4 versicolor
## 101 6.3 virginica
## 102 5.8 virginica
select(test,Sepal.Length)
## Sepal.Length
## 1 5.1
## 2 4.9
## 51 7.0
## 52 6.4
## 101 6.3
## 102 5.8
(2)按列名筛选
select(test, Petal.Length, Petal.Width)
## Petal.Length Petal.Width
## 1 1.4 0.2
## 2 1.4 0.2
## 51 4.7 1.4
## 52 4.5 1.5
## 101 6.0 2.5
## 102 5.1 1.9
vars <- c("Petal.Length", "Petal.Width") select(test, one_of(vars))
## Petal.Length Petal.Width
## 1 1.4 0.2
## 2 1.4 0.2
## 51 4.7 1.4
## 52 4.5 1.5
## 101 6.0 2.5
## 102 5.1 1.9
3.filter()筛选行
filter(test, Species == "setosa")
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length ``Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序
arrange(test, Sepal.Length)#默认从小到大排序
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
3 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
4 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
5 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
6 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
arrange(test, desc(Sepal.Length))#用desc从大到小
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
2 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
3 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
4 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
5 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
6 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
5.summarise()：汇总
对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强
summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))# 计算Sepal.Length的平均值和标准差
mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)
1 5.916667 0.8084965
先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差
group_by(test, Species)
# A tibble: 6 x 5
# Groups: Species [3]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
* <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
3 7 3.2 4.7 1.4 versicolor
4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
5 6.3 3.3 6 2.5 virginica
6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
# A tibble: 3 x 3
Species mean(Sepal.Length) sd(Sepal.Length)
1 setosa 5 0.141
2 versicolor 6.7 0.424
3 virginica 6.05 0.354
dplyr两个实用技能
1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
2：count统计某列的unique值
dplyr处理关系数据
即将2个表进行连接，注意：不要引入factor
