最近上班途中必听的一首歌~

对于数据分析工作者来说，前期数据的清洗、处理及变换等占据了整个工作流程一大半的时间。因此，为了提高工作效率，R语言的dplyr、data.table及stringr包等都应运而生。之前用过dplyr包，查阅了这个包的官方文档及相关资料，总结一下常规用法。（其实，用什么工具并不重要，能够高效率完成任务，Excel都可以）

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dplyr包基本介绍

dplyr包是由Hadley Wickham大神（plyr包、ggplot2包等作者）建立的，从官方文档说明了解到，这是一个专注dataframe对象的数据处理包，也是plyr包的升级版，处理速度及灵活性更快更好一点。

如果真的想要具体学习dplyr包的用法，建议看一下它的官方文档，我只是大概列举了一下它的所有语法及含义。

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dplyr包常用操作

1、tbl对象

因为dplyr是用C语言开发，将数据框处理成tbl对象（tibble类型）会更加迅速。

2、select变量选择

选择数据框中某一列或者指定列的变量，如果想剔除某一列变量，加“-”，常与starts_with()、ends_with()、contains()、matches()、one_of()、num_range()等参数连用。

3、filter记录选择

选择数据框中某一行或指定行的记录。

4、arrange数据排序

根据选定的列变量进行排序（默认升序，desc降序）。

5、rename重命名变量

6、mutate/transmute数据变换或扩展

mutate将原有变量进行变换生成新变量，而transmute生成新变量同时将删除原有变量。

7、summarize数据聚合

summarize（summarise也行）可以和max()、min()、mean()、sum()等进行数据的汇总操作。

8、group_by数据分组

将数据按照指定变量进行分组汇总，可以与summarise结合使用。

9、sample_n数据抽样

可以指定数量或者频率进行抽样（sample_n()、sample_frac()）。

10、join数据关联

将多个表进行连接操作，inner_join、left_join、right_join、full_join、semi_join（返回能够与y表匹配的所有x表的记录）、anti_join（返回不能与y表匹配的所有x表的记录）。

11、bind_rows数据合并

和rbind与cbind类似，按行合并或者列合并，即bind_rows与bind_cols。

12、distinct去重与set集合操作

intersect(x,y)（取x和y的交集）、union（取并集）、setdiff（取补集）。

13、if_else条件语句

if_else（condition,true,false,missing = NULL）与case_when（...~...）。

14、src_mysql连接数据库

我试了好几次用src_mysql连接数据库没有成功，不知道咋回事，后来选择选择安装“RODBC”包，进行数据操作。

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dplyr包综合运用

%>%管道函数

将上一个函数的输出当做下一个函数的输入，省略中间步骤，美观简洁高效。通过管道操作连接符，对数据框进行基本的处理，比如分组--汇总--排序--打印。

可以看到, 用 dplyr 函数实现的代码都要简洁易读，正如作者所说：

如果你用了8小时进行数据清理和数据整理，而只用了2小时进行建模，那么很明显，你希望了解如何将数据清理和整理的时间尽可能缩短。 ——Hadley Wickham

本文参考链接：

https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/dplyr.pdf

https://blog.csdn.net/wltom1985/article/details/54973811

最近状态不是很好（刷完了《非自然死亡》和《西部世界》），附一个广告看看~

健康本该如此