使用dplyr进行数据操作(30个实例)

2023-09-23 32 0

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文章链接:

https://www.listendata.com/2016/08/dplyr-tutorial.html

dplyr软件包是R中功能最强大,最受欢迎的软件包之一。该软件包由最受欢迎的R程序员Hadley Wickham编写,他编写了许多有用的R软件包,如ggplot2,tidyr等。本文包括一些示例和如何使用使用dplyr软件包来清理和转换数据。这是一个关于数据操作和数据处理的完整教程。

什么是dplyr?

dplyr是一个强大的R软件包,用于处理,清理和汇总非结构化数据。简而言之,它使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷。

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dplyr有什么特别之处?

软件包“dplyr”包含许多主要使用的数据操作功能,例如应用过滤器,选择特定列,排序数据,添加或删除列以及聚合数据。这个包的另一个最重要的优点是学习和使用dplyr函数非常容易。也很容易回想起这些功能。例如,filter()用于过滤行。

dplyr与基本R函数

dplyr函数处理速度比基本R函数快。 这是因为dplyr函数是以计算有效的方式编写的。 它们在语法上也更稳定,并且比向量更好地支持数据帧。

SQL查询与dplyr

数十年来人们一直在使用SQL来分析数据。 每个现代数据分析软件如Python,R,SAS等都支持SQL命令。 但SQL从未被设计为执行数据分析。 它专为查询和管理数据而设计。 有许多数据分析操作在SQL失败或使简单的事情困难。 例如,计算多个变量的中位数,将宽格式数据转换为长格式等。而dplyr软件包的设计目的是进行数据分析。

dplyr函数的名称类似于SQL命令,如用于选择变量的select(),group_by() - 通过对变量进行分组来组合数据,join() - 将两个数据集合在一起。 还包括inner_join()和left_join()。 它也支持SQL常用的子查询。

如何安装和加载dplyr软件包

要安装dplyr软件包,请键入以下命令。

1install.packages("dplyr")

要加载dplyr包,请在下面输入命令

1library(dplyr)

常用的dplyr的函数

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数据:各国的收入数据

在本教程中,我们使用以下数据,其中包含2002年至2015年各州产生的收入。注意:此数据不包含各州的实际收入数据。

该数据集包含51个观测值(行)和16个变量(列)。 下面显示了数据集前6行的快照。

数据集下载链接(密码:9ny3)

如何加载数据

提交以下代码。 在下面的代码中更改文件路径。

1mydata <- read.csv("D:/datasets/sampledata.csv")

实例1:随机选择N行

sample_n函数从数据框(或表)中随机选择行。 函数的第二个参数告诉R要选择的行数。

1sample_n(mydata, 3)

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实例2:随机选择总行的N%

sample_frac函数随机返回N%的行。 在下面的例子中,它随机返回10%的行。

1sample_frac(mydata, 0.1)

实例3:基于所有变量(完整行)删除重复行

distinct函数用于消除重复行


1x1 <-  dplyr::distinct(mydata)

在此数据集中,没有单个重复行,因此返回的行数与mydata中的行数相同。

实例4:基于单个变量删除重复行

.keep_all函数用于保留输出数据框中的所有其他变量。


1x2 <- dplyr::distinct(mydata, Index, .keep_all= TRUE)

实例5:基于多个变量删除重复行

在下面的例子中,我们使用两个变量 - Index,Y2010来确定唯一性。


1x3 <-  dplyr::distinct(mydata, Index, Y2010, .keep_all= TRUE)

实例6:选择变量(或列)

假设你被要求只选择几个变量。 下面的代码选择变量“Index”,从“State”到“Y2008”的列。


1mydata2 <- select(mydata, Index, State:Y2008)

实例7:删除变量

变量前面的减号表示R放弃变量。


1mydata3 <- select(mydata, -Index, -State)

上面的代码也可以写成:


1mydata4 <- select(mydata, -c(Index, State))

实例8:选择或删除以”Y”开始的变量

starts_with()函数用于选择以字母开头的变量。


1mydata5 <- select(mydata, starts_with('Y'))

在starts_with()之前添加一个负号表示将删除以’Y’开始的变量


1mydata6 <- select(mydata, -starts_with('Y'))

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实例9:选择变量名中包含”l”的变量


1mydata7 <- select(mydata, contains('l'))

实例10:重新排列变量

下面的代码保持变量’State’在前面,其余的变量跟随其后。


实例11:变量重命名

rename函数可用于重命名变量。
在下面的代码中,我们将’Index’变量重命名为’Index1’。


1mydata9 <- rename(mydata, Index1=Index)
2names(mydata9)

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实例12:选择行

假设你需要子集数据。 您想过滤行并仅保留Index等于A的那些值。


1mydata10 <- filter(mydata, Index == "A")

实例13:多重选择标准

%in%运算符可用于选择多个项目。 在下面的程序中,我们告诉R选择Index列中的’A’和’C’行。


1mydata11 <- filter(mydata, Index %in% c("A", "C"))

实例14:选择标准中的’AND’条件

假设你需要应用’AND’条件。 在这种情况下,我们在“索引”栏中选择’A’和’C’的数据,并在2002年收入超过130万美元。

1mydata12 <- filter(mydata, Index %in% c("A", "C") & Y2002 >= 1300000 )

实例15:选择标准中的’OR’条件

‘|’表示逻辑条件中的或。 它意味着这两个条件中的任何一个。


1mydata13 <- filter(mydata, Index %in% c("A", "C") | Y2002 >= 1300000)

实例16:非条件

“!” 符号用于反转逻辑条件。

实例17:包含条件

grepl函数用于搜索模式匹配。 在下面的代码中,我们正在查找state列包含“Ar”的记录。


1mydata14 <- filter(mydata, grepl("Ar", State))

实例18:总结选定的变量

在下面的例子中,我们计算了变量Y2015的平均值和中位数。


1summarise(mydata, Y2015_mean = mean(Y2015), Y2015_med=median(Y2015))

实例19:总结多个变量

在下面的例子中,我们计算了记录的数量,变量Y2005和Y2006的平均值和中位数。 summarise_at函数允许我们通过名称选择多个变量。


1summarise_at(mydata, vars(Y2005, Y2006), funs(n(), mean, median))

实例20:用自定义函数进行总结

我们也可以在汇总功能中使用自定义函数。 在这种情况下,我们计算记录数,缺失值的数量,变量Y2011和Y2012的平均数和中位数。 点(.)表示函数的第二个参数中指定的每个变量。


1summarise_at(mydata, vars(Y2011, Y2012),

3             funs(n(), missing = sum(is.na(.)), 
4
5             mean(., na.rm = TRUE), 
6
7             median(.,na.rm = TRUE)))

实例21:总结所有的数字变量

summarise_if函数允许您有条件地总结。


1summarise_if(mydata, is.numeric, funs(n(),mean,median))

或者


1numdata <- mydata[sapply(mydata,is.numeric)]
2
3summarise_all(numdata, funs(n(),mean,median))

实例22:总结因子变量

我们正在检查分类(因子)变量中的级别/类别数量和缺失观察数量。


1summarise_all(mydata["Index"], funs(nlevels(.), nmiss=sum(is.na(.))))

实例23:按多个变量排序数据

arrange()函数的默认排序顺序是递增的。 在这个例子中,我们通过多个变量来排序数据。


1arrange(mydata, Index, Y2011)

假设你需要按降序对其中一个变量进行排序,而对其他变量则按升序排序。


1arrange(mydata, desc(Index), Y2011)

实例24:按分类变量汇总数据

我们通过变量Index计算变量Y2011和Y2012的变量的计数和均值。


1t <- summarise_at(group_by(mydata, Index), vars(Y2011, Y2012), funs(n(), mean(., na.rm = TRUE)))

或者


1t <- mydata %>% group_by(Index) %>%
2
3  summarise_at(vars(Y2011:Y2015), funs(n(), mean(., na.rm = TRUE)))

实例25:过滤分类变量中的数据

假设您需要从“A”,“C”和“I”类别的变量索引中抽取前两行。


1t <- mydata %>% filter(Index %in% c("A", "C","I")) %>% group_by(Index) %>%
2
3  do(head( . , 2))

实例26:通过分类变量选择第三最大值

我们正在通过变量Index计算变量Y2015的第三个最大值。 以下代码首先仅选择两个变量Index和Y2015。 然后它用’A’,’C’和’I’过滤变量索引,然后对变量进行分组,然后按降序对变量Y2015进行排序。 最后,它选择第三行。


 1t <- mydata %>% 
2
3  select(Index, Y2015) %>%
4
5  filter(Index %in% c("A", "C","I")) %>%
6
7  group_by(Index) %>%
8
9  do(arrange(.,desc(Y2015))) %>%  
10
11  slice(3)

像SQL一样,dplyr使用窗口函数来将数据分组。 它返回值的向量。 我们可以使用min_rank()函数来计算上例中的rank,


1t <- mydata %>% select(Index, Y2015) %>%
2
3  filter(Index %in% c("A", "C","I")) %>%
4
5  group_by(Index) %>%
6
7  filter(min_rank(desc(Y2015)) == 3)

实例27:总结,分组和排序

在这种情况下,我们通过变量Index来计算变量Y2014和Y2015的均值。 然后通过计算的变量Y2015的均值对结果进行排序。


1t <- mydata %>%
2
3  group_by(Index)%>%
4
5  summarise(Mean_2014 = mean(Y2014, na.rm=TRUE),
6
7            Mean_2015 = mean(Y2015, na.rm=TRUE)) %>%
8
9  arrange(desc(Mean_2015))

实例28:创建一个新变量

以下代码用变量Y2015除以Y2014的的值其命名为“change”。


1mydata15 <- mutate(mydata, change=Y2015/Y2014)

实例29:将所有变量乘以1000

它创建新的变量并用后缀“_new”命名。


1mydata11 <- mutate_all(mydata, funs("new" = .* 1000))

实例30:计算变量的排名

假设您需要计算变量Y2008至Y2010的排名。


1mydata17 <- mutate_at(mydata, vars(Y2008:Y2010), funs(Rank=min_rank(.)))

您在阅读中,有什么见解,请评论。

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往期精彩:

数据挖掘的本质出路:长三角春招数据岗不完全调研

诹图系列(2): 堆积条形图

visreg:带你玩遍模型可视化

R语言中文社区2018年终文章整理(作者篇)

R语言中文社区2018年终文章整理(类型篇)

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