R语言dplyr包实操

1. dplyr简介

dplyr是R语言的数据分析包，类似于python中的pandas，能对dataframe类型的数据做很方便的数据处理和分析操作。最初我也很奇怪dplyr这个奇怪的名字，我查到其中一种解释 – d代表dataframe – plyr是英文钳子plier的谐音

dplyr如同R的大多数包，都是函数式编程，这点跟Python面向对象编程区别很大。优点是初学者比较容易接受这种函数式思维，有点类似于流水线，每个函数就是一个车间，多个车间共同完成一个生产（数据分析）任务。

而在dplyr中，就有一个管道符 %>% ，符号左侧表示数据的输入，右侧表示下游数据处理环节。

2. 安装并导入dplyr库

pacman库的p_load函数功能包含了

1. install.packages(“dplyr”)

2. library(dplyr)

该写法更简单易用

pacman::p_load("dplyr")

3. 读取数据

#设置工作目录
setwd("/Users/thunderhit/Desktop/dplyr_learn")

#导入csv数据
aapl % as_tibble()
head(aapl)

查看数据类型

class(aapl)

1. ‘tbl_df’

2. ‘tbl’

3. ‘data.frame’

查看数据的字段

colnames(aapl)

1. ‘Date’

2. ‘Open’

3. ‘High’

4. ‘Low’

5. ‘Close’

6. ‘Volume’

查看记录数、字段数

dim(aapl)

1. 251

2. 6

4. dplyr常用函数

4.1 Arrange

对appl数据按照字段Volume进行降序排序

arrange(aapl, -Volume)

我们也可以用管道符 %>% ，两种写法得到的运行结果是一致的，可能用久了会觉得管道符 %>% 可读性更强，后面我们都会用 %>% 来写代码。

aapl %>% arrange(-Volume)

4.2 Select

选取 Date、Close和Volume三列

aapl %>% select(Date, Close, Volume)

只选取Date、Close和Volume三列，其实另外一种表达方式是“排除Open、High、Low，选择剩下的字段的数据”。

aapl %>% select(-c("Open", "High", "Low")) 

4.3 Filter

按照筛选条件选择数据

#从数据中选择appl股价大于150美元的交易数据
aapl %>% filter(Close>=150) 

从数据中选择appl – 股价大于150美元 且 收盘价大于开盘价 的交易数据

aapl %>% filter((Close>=150) & (Close>Open))

4.4 Mutate

将现有的字段经过计算后生成新字段。

#将最好价High减去最低价Low的结果定义为maxDif，并取log
aapl %>% mutate(maxDif = High-Low,
                log_maxDif=log(maxDif)) 

得到记录的位置(行数)

aapl  %>% mutate(n=row_number())  

4.5 Group_By

对资料进行分组，这里导入新的 数据集 weather

#导入csv数据
weather % as_tibble()  
weather 

按照城市分组

weather %>% group_by(city) 

为了让大家看到分组的功效，咱们按照城市分别计算平均温度

weather %>% group_by(city) %>% summarise(mean_temperature = mean(temperature))

summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)

weather %>%  summarise(mean_temperature = mean(temperature))