R語言擴充套件包dplyr 資料清洗和整理

2021-07-30 05:50:54 字數 3670 閱讀 1389

getting and cleaning data

也可以載入swirl包，載入課getting and cleaning data跟著學習。

如下： 

library(swirl)


install_from_swirl("getting and cleaning data")


swirl()
此文主要是參考r自帶的簡介：introduce to dplyr

1、示範資料 

> library(nycflights13)


> dim(flights)


[1] 336776     16


> head(flights, 3)


source: local data frame [3 x 16]


year month day dep_time dep_delay arr_time arr_delay carrier tailnum flight origin dest air_time


1 2013     1   1      517         2      830        11      ua  n14228   1545    ewr  iah      227


2 2013     1   1      533         4      850        20      ua  n24211   1714    lga  iah      227


3 2013     1   1      542         2      923        33      aa  n619aa   1141    jfk  mia      160


variables not shown: distance (dbl), hour (dbl), minute (dbl)
2、將過長的資料整理成友好的tbl_df資料 

> flights_df 


> flights_df
3、篩選filter() 

> filter(flights_df, month == 1, day == 1)


source: local data frame [842 x 16]


year month day dep_time dep_delay arr_time arr_delay carrier tailnum flight origin dest air_time


1  2013     1   1      517         2      830        11      ua  n14228   1545    ewr  iah      227


2  2013     1   1      533         4      850        20      ua  n24211   1714    lga  iah      227
篩選出month=1和day=1的資料

同樣效果的，

flights_df[flights_df$month == 1 & flights_df$day == 1, ]
4、選出幾行資料slice()

slice(flights_df, 1:10)
5、排列arrange() 

>arrange(flights_df, year, month, day)
將flights_df資料按照year,month,day的公升序排列。 降序

>arrange(flights_df, year, desc(month), day)
r語言當中的自帶函式 

flights_df[order(flights$year, flights_df$month, flights_df$day), ]


flights_df[order(desc(flights_df$arr_delay)), ]
6、選擇select()

通過列名來選擇所要的資料

select(flights_df, year, month, day)
選出三列資料

使用：符號

select(flights_df, year:day)
使用-來刪除不要的列表 

select(flights_df, -(year:day))
7、變形mutate()

產生新的列 

> mutate(flights_df,


+        gain = arr_delay - dep_delay,


+        speed = distance / air_time * 60)
8、彙總summarize()

> summarise(flights,


+           delay = mean(dep_delay, na.rm = true)



求dep_delay的均值  


9、隨機選出樣本  


sample_n(flights_df, 10)
隨機選出10個樣本


sample_frac(flights_df, 0.01)
隨機選出1%個樣本


10、分組group_py()  


by_tailnum 


#確定組別為tailnum，賦值為by_tailnum


delay 


count = n(),


dist = mean(distance, na.rm = true),


delay = mean(arr_delay, na.rm = true))


#彙總flights裡地tailnum組的分類數量，及其組別對應的distance和arr_delay的均值


結果都需要通過賦值儲存


a1 


a2 a3 


arr = mean(arr_delay, na.rm = true),


dep = mean(dep_delay, na.rm = true))


a4  30 | dep > 30)


11、引入鏈結符%>%


使用時把資料名作為開頭，然後依次對資料進行多步操作：


flights %>%


group_by(year, month, day) %>%


select(arr_delay, dep_delay) %>%


summarise(


arr = mean(arr_delay, na.rm = true),


dep = mean(dep_delay, na.rm = true)


) %>%


filter(arr > 30 | dep > 30)


前面都免去了資料名


若想要進行更多地了解這個包，可以參考其自帶的說明書（60頁）：dplyr
				
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