学习小组day6-luckyyy_

作者: luckyyy_ | 来源:发表于2020-04-01 22:32 被阅读0次

    今天学习的课程是以dplyr为例,学习R包的使用。

    一.dplyr5个基础函数

    • 示例数据直接使用内置数据集iris的简化版:
    test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]
    

    1.mutate( ),新增列



    2.select(),按列筛选

    select(test,1) #筛选示例数据test中的第一列
    select(test,c(1,5))
    select(test,Sepal.Length)
    

    3.filter( )筛选行

    filter(test, Species == "setosa")
    filter(test, Species == "setosa"&Sepal.Length > 5 )
    filter(test, Species %in% c("setosa","versicolor"))
    

    4.arrange( ),按某1列或某几列对整个表格进行排序

    arrange(test, Sepal.Length) #默认从小到大排序
    arrange(test, desc(Sepal.Length)) #desc是从大到小排序
    

    5.summarise( ):汇总

    summarise(test, mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
    group_by(test, Species)
    summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))
    

    二.dplyr实用技能

    1.管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)
    2.count统计某列的unique值

    三.dplyr处理关系数据

    inner_join(test1, test2, by = "x") #內连inner_join,取交集
    left_join(test1, test2, by = 'x') #左连left_join
    full_join( test1, test2, by = 'x') #全连full_join
    semi_join(x = test1, y = test2, by = 'x') #半连接
    anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x') #返连接
    test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))#简单合并
    

    谢谢花花的讲解。

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