1、背景簡介

在數據分析工作中，經常需要對原始的數據集進行清洗、整理以及變換。常用的數據整理與變換工作主要包括：特定分析變量的選取、滿足條件的數據記錄的篩選、按某一個或幾個變量排序、對原始變量進行加工處理并生成新的變量、對數據進行匯總以及分組匯總，比如計算各組的平均值等。

其實，上述的數據處理與變換工作在任何一種SQL語言（如Oracle，MySQL）中都非常容易處理，但是R語言作為一門編程語言，如何高效地完成上述類似SQL語言的數據處理功能？本文介紹的R語言dplyr包正是這方面工作的有力武器之一。

dplyr包是 Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被稱作“一個改變R的人”）的杰作, 并自稱 a grammar of data manipulation, 他將原本plyr 包中的ddply()等函數進一步分離強化,專注接受dataframe對象, 大幅提高了速度, 并且提供了更穩健的與其它數據庫對象間的接口。

本文試圖對該dplyr包的一些基礎且常用的功能做簡要介紹。主要包括：

變量篩選函數 select

記錄篩選函數 filter

排序函數 arrange

變形（計算）函數 mutate

匯總函數 summarize

分組函數 group_by

多步操作連接符 %>%

隨機抽樣函數 sample_n,sample_frac

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2、dplyr包使用介紹

2.1 dplyr包的安裝加載與示例數據準備

安裝dplyr包。

install.packages("dplyr") library(dplyr)

安裝hflights包，該軟件包中的飛機航班數據將用于本文中dplyr包各個函數的演示。

install.packages("hflights") library(hflights)

通過以下代碼，簡單了解示例數據集hflights。

class(hflights);dim(hflights) head(hflights)

輸出結果如下：
hflights是一個data.frame類型的對象，包含227496條數據記錄、21個變量，head函數展示了前6條數據記錄。

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在利用dplyr包處理數據之前，需要將數據裝載成dplyr包的一個特定對象類型（data frame tbl / tbl_df），也稱作 tibble 類型，可以用 tbl_df函數將數據框類型的數據裝載成 tibble 類型的數據對象。

packageVersion("dplyr") tbl_hflights<-tbl_df(hflights) class(tbl_hflights) tbl_hflights

輸出結果如下：可以看到，將hflights轉換成tbl_df類型后，R語言打印數據集tbl_hflights的數據時，僅打印了適合屏幕寬度的數據，屏幕顯示不下的剩余兩個變量的數據（CancellationCode , Diverted ）并沒有打印出來，這使得屏幕上打印出來的數據可讀性更強，也更美觀。此外，還在每一列變量名稱的下面顯示了變量的類型。

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==p.s. 可以用packageVersion函數查看dplyr包的版本==

2.2 變量篩選select

select函數可以通過指定列名選擇指定的變量進行分析。

# 選擇制定的變量 select(tbl_hflights,Year,Month,DayofMonth,FlightNum,Distance) # 用類似于生成數字序列的方式選擇變量 # 選擇Year開始一直到ArrTime結束的所有變量 3:10 select(tbl_hflights,Year:ArrTime) # 也可以按照倒過來的順序選擇 select(tbl_hflights,ArrTime:Year) # 除了選擇變量，也可以刪除指定的變量 select(tbl_hflights,-Year,-Month,-DayofMonth,-FlightNum,-Distance) select(tbl_hflights,-(Year:ArrTime)) 05.png
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2.3 數據記錄篩選filter

filter函數按照指定的條件篩選符合條件中邏輯判斷要求的數據記錄，類似于SQL語句中的where語句中的篩選條件。

# 選擇2011年1月而且起飛時間為1400的所有數據記錄 filter(tbl_hflights,Year == 2011, Month == 1, DepTime == 1400) # '且'的關系也可以用&符號表示，也就是列出的所有條件同時滿足 filter(tbl_hflights,Year == 2011 & Month == 1 & DepTime == 1400) # 選擇起飛時間在1400之前的航班 filter(tbl_hflights,Year == 2011 & Month == 1 & DepTime <= 1400) # '或'的關系用|符號表示。選擇起飛時間為1400或者1430的航班,且UniqueCarrier為'AA' filter(tbl_hflights,Year == 2011 & Month == 1 & (DepTime == 1400 | DepTime == 1430) & UniqueCarrier == 'AA')

上述R語句輸出結果如下：

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2.4 數據排序arrange

arrange函數按給定的列名進行排序，默認為升序排列，也可以對列名加desc()進行降序排序。

tbl_hflights1<-select(filter(tbl_hflights,Year == 2011 & Month == 1 & DepTime == 1400),Year:ArrTime,AirTime) # 將數據按照ArrTime升序排序 arrange(tbl_hflights1,ArrTime) # 將數據先按照AirTime降序，再按照ArrTime升序排列 arrange(tbl_hflights1,desc(AirTime),ArrTime)

上述R語句輸出結果如下：

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2.5 變量變換/重構mutate

mutate函數可以基于原始變量重新計算得到新的變量，在做數據分析預處理的時候經常會用到該功能。

# 由ArrTime-DepTime得到航班的飛行所用時長，并存儲在DurTime變量中 # 飛行所用時長（單位：分鐘）的計算方式為：小時數*60+分鐘數 # 同時將飛行的分鐘數，換算成秒。 # 優勢在于可以在同一語句中對剛增加的列進行操作。 tbl_hflights2<-mutate(tbl_hflights1, DurTime = (as.numeric(substr(ArrTime,1,2)) - as.numeric(substr(DepTime,1,2)))*60 + as.numeric(substr(ArrTime,3,4)) , Dur_Time1 = DurTime * 60) tbl_hflights2

上述R語句輸出結果如下：

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2.6 數據匯總summarize

summarize函數實現對數據的匯總，比如求和、計算平均值等。

# 計算航班平均飛行時長 summarize(tbl_hflights2,avg_dur = mean(DurTime),sum_air = sum(AirTime))

上述R語句輸出結果如下：

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2.7 數據分組group_by

group_by函數實現對數據進行分組，結合summarize函數，可以對分組數據進行匯總統計。

# 按照航空公司分組進行匯總 summarise(group_by(tbl_hflights, UniqueCarrier), m = mean(AirTime,na.rm = TRUE), sd = sd(AirTime,na.rm = TRUE), cnt = n(), me = median(AirTime,na.rm = TRUE))

上述R語句輸出結果如下：

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2.8 多步操作連接符%>%

dplyr包里還新引進了一個操作符,%>%, 使用時把數據集名作為開頭, 然后依次對此數據進行多步操作。
這種運算符的編寫方式使得編程者可以按數據處理時的思路寫代碼, 一步一步操作不斷疊加，在程序上就可以非常清晰的體現數據處理的步驟與背后的邏輯。

# 對數據進行分布處理：分組-匯總-排序-打印 tbl_hflights %>%group_by(UniqueCarrier) %>%summarize(m = mean(AirTime,na.rm = TRUE), sd = sd(AirTime,na.rm = TRUE)) %>%arrange(desc(m),sd) %>%head(10)

上述R語句輸出結果如下：

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2.9 挑選隨機樣本sample_n, sample_frac

sample_n隨機選出指定個數（樣本容量）的樣本數；sample_frac隨機選出指定百分比（占整個數據集總體百分比）的樣本數。

# 隨機抽取10個樣本 sample_n(tbl_hflights,10) # 隨機抽取10%的樣本 tbl_hflights %>% sample_frac(0.1) %>%select(Year:UniqueCarrier) %>%group_by(UniqueCarrier) %>%summarize(m = mean(ArrTime,na.rm = TRUE), cnt = n()) %>% arrange(desc(m))

上述R語句輸出結果如下：

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3、參考文獻與其他學習資料

3.1 dplyr包中自帶的參考資料查看

可以通過如下名稱查看dplyr包中自帶的參考資料。

# 查看自帶的參考資料 vignette(package = "dplyr") vignette("introduction", package = "dplyr") 23.png 24.png

3.2 本文寫作用到的參考鏈接

R語言擴展包dplyr筆記
R語言擴展包dplyr——數據清洗和整理

3.3 RStudio官網的cheatsheet

data-wrangling-cheatsheet

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作者：monkeylan
鏈接：https://www.jianshu.com/p/b2abad66cb01
來源：簡書
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總結

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