笔记说明
dplyr包是一个用于数据清理的高效r包，也是tidyverse的核心包之一。
dplyr包的常用操作包括：
mutate() adds new variables that are functions of existing variables
select()picks variables based on their names.
filter() picks cases based on their values.
summarise() reduces multiple values down to a single summary.
arrange() changes the ordering of the rows.
group_by()allows you to perform any operation “by group”
之前的笔记(用dplyr包进行数据清理-filter()和select()，用dplyr包进行数据清理-group_by()和summarise())中介绍了filter()，select()，group_by()，summarise()，本次笔记介绍mutate()和arrange()
主要参考：https://b-rodrigues.github.io/modern_R/descriptive-statistics-and-data-manipulation.html#the-tidyverses-enfant-prodige-dplyr
推荐阅读：https://dplyr.tidyverse.org/
准备工作
加载dplyr包
library(dplyr)
数据准备,我们使用plm包中的Gasoline数据集作为示例数据。该数据集包含1960至1978年间18个国家的汽油消耗量。原始数据是一个data.frame对象，我们用as_tibble()将其转换为一个tibble对象。
可以把tibble理解成一个优化版的data.frame。dplyr包中的各个函数可以作用于data.frame对象，也可以作用于tibble对象。
# 数据准备
install.packages("plm")
data(Gasoline, package = "plm")
gasoline <- as_tibble(Gasoline)
用mutate()函数生成新变量
mutate()在原数据的基础上新增变量，其用法是summarise(data, name=value...)其中data是要操作的数据集，name是结果中显示的变量名，value是表达式。多个name-value之间用逗号分隔。新变量名若与已有变量重名则会覆盖重名的已有变量，value为NULL则会删除对应变量。
gasoline %>%
group_by(country) %>%
mutate(spam = exp(lgaspcar + lincomep))
## # A tibble: 342 x 7
## # Groups: country [18]
## country year lgaspcar lincomep lrpmg lcarpcap spam
## <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AUSTRIA 1960 4.17 -6.47 -0.335 -9.77 0.100
## 2 AUSTRIA 1961 4.10 -6.43 -0.351 -9.61 0.0978
## 3 AUSTRIA 1962 4.07 -6.41 -0.380 -9.46 0.0969
## 4 AUSTRIA 1963 4.06 -6.37 -0.414 -9.34 0.0991
## 5 AUSTRIA 1964 4.04 -6.32 -0.445 -9.24 0.102
## 6 AUSTRIA 1965 4.03 -6.29 -0.497 -9.12 0.104
## 7 AUSTRIA 1966 4.05 -6.25 -0.467 -9.02 0.110
## 8 AUSTRIA 1967 4.05 -6.23 -0.506 -8.93 0.113
## 9 AUSTRIA 1968 4.05 -6.21 -0.522 -8.85 0.115
## 10 AUSTRIA 1969 4.05 -6.15 -0.559 -8.79 0.122
## # … with 332 more rows
transmute()和mutate()一样可以生成新变量，用法相同，不同之处在于transmute()返回的结果中只会包括新生成的变量而没有原有变量。
gasoline %>%
group_by(country) %>%
transmute(spam = exp(lgaspcar + lincomep))
## # A tibble: 342 x 2
## # Groups: country [18]
## country spam
## <fct> <dbl>
## 1 AUSTRIA 0.100
## 2 AUSTRIA 0.0978
## 3 AUSTRIA 0.0969
## 4 AUSTRIA 0.0991
## 5 AUSTRIA 0.102
## 6 AUSTRIA 0.104
## 7 AUSTRIA 0.110
## 8 AUSTRIA 0.113
## 9 AUSTRIA 0.115
## 10 AUSTRIA 0.122
## # … with 332 more rows
有许多有用的函数可以帮助生成新变量：
-
log()等数学运算函数 -
lead()、lag()取之前一个（或往前第几个）观测的某变量值或之后一个（或往后第几个）观测的某变量值 -
if_else(),recode(),case_when()
这里介绍一下case_when()的用法，还有很多其他函数可以参见：https://dplyr.tidyverse.org/reference/mutate.html
case_when()应用举例：
gasoline %>%
mutate(
year_cat = case_when(
year < median(year) ~ "small",
year == median(year) ~ "median",
year > median(year) ~ "large"
)
)
# A tibble: 342 x 7
country year lgaspcar lincomep lrpmg lcarpcap year_cat
<fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 AUSTRIA 1960 4.17 -6.47 -0.335 -9.77 small
2 AUSTRIA 1961 4.10 -6.43 -0.351 -9.61 small
3 AUSTRIA 1962 4.07 -6.41 -0.380 -9.46 small
4 AUSTRIA 1963 4.06 -6.37 -0.414 -9.34 small
5 AUSTRIA 1964 4.04 -6.32 -0.445 -9.24 small
6 AUSTRIA 1965 4.03 -6.29 -0.497 -9.12 small
7 AUSTRIA 1966 4.05 -6.25 -0.467 -9.02 small
8 AUSTRIA 1967 4.05 -6.23 -0.506 -8.93 small
9 AUSTRIA 1968 4.05 -6.21 -0.522 -8.85 small
10 AUSTRIA 1969 4.05 -6.15 -0.559 -8.79 median
# ... with 332 more rows
上例中利用case_when()根据year变量的不同取值情况生成了year_cat变量。
case_when()中的内容由一系列由~分隔的公式组成，~的左边的表达式成立时则返回对应~右边的内容，公式之间用逗号分隔。
用arrange()函数对数据进行排序
用法：arrange(.data, ..., .by_group = FALSE)
···中列出需要按照排序的变量名，用逗号分隔。
gasoline %>%
arrange(lgaspcar)
## # A tibble: 342 x 6
## country year lgaspcar lincomep lrpmg lcarpcap
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 italy 1977 3.38 -6.10 0.164 -8.15
## 2 italy 1978 3.39 -6.08 0.0348 -8.11
## 3 italy 1976 3.43 -6.12 0.103 -8.17
## 4 italy 1974 3.50 -6.13 -0.223 -8.26
## 5 italy 1975 3.52 -6.17 -0.0327 -8.22
## 6 spain 1978 3.62 -5.29 0.621 -8.63
## 7 italy 1972 3.63 -6.21 -0.215 -8.38
## 8 italy 1971 3.65 -6.22 -0.148 -8.47
## 9 spain 1977 3.65 -5.30 0.526 -8.73
## 10 italy 1973 3.65 -6.16 -0.325 -8.32
## # … with 332 more rows
arrange()默认按照指定变量升序对所给数据进行重排，使用desc()可以变为按照降序排列。
gasoline %>%
arrange(desc(lgaspcar))
## # A tibble: 342 x 6
## country year lgaspcar lincomep lrpmg lcarpcap
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 turkey 1966 6.16 -7.51 -0.356 -13.0
## 2 turkey 1960 6.13 -7.80 -0.253 -13.5
## 3 turkey 1961 6.11 -7.79 -0.343 -13.4
## 4 turkey 1962 6.08 -7.84 -0.408 -13.2
## 5 turkey 1968 6.08 -7.42 -0.365 -12.8
## 6 turkey 1963 6.08 -7.63 -0.225 -13.3
## 7 turkey 1964 6.06 -7.63 -0.252 -13.2
## 8 turkey 1967 6.04 -7.46 -0.335 -12.8
## 9 japan 1960 6.00 -6.99 -0.145 -12.2
## 10 turkey 1965 5.82 -7.62 -0.293 -12.9
## # … with 332 more rows
对于已经用group_by()进行了分组的数据，如果想要先对分组变量进行排序需要设定.by_group = TRUE
gasoline %>%
filter(year %in% seq(1960, 1963)) %>%
group_by(country) %>%
arrange(desc(lgaspcar), .by_group = TRUE)
## # A tibble: 72 x 6
## # Groups: country [18]
## country year lgaspcar lincomep lrpmg lcarpcap
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 austria 1960 4.17 -6.47 -0.335 -9.77
## 2 austria 1961 4.10 -6.43 -0.351 -9.61
## 3 austria 1962 4.07 -6.41 -0.380 -9.46
## 4 austria 1963 4.06 -6.37 -0.414 -9.34
## 5 belgium 1960 4.16 -6.22 -0.166 -9.41
## 6 belgium 1961 4.12 -6.18 -0.172 -9.30
## 7 belgium 1962 4.08 -6.13 -0.222 -9.22
## 8 belgium 1963 4.00 -6.09 -0.250 -9.11
## 9 canada 1960 4.86 -5.89 -0.972 -8.38
## 10 canada 1962 4.85 -5.84 -0.979 -8.32
## # … with 62 more rows
对于非远程数据，arrange()在排序时总会把缺失数据排在最后，使用desc()也不会改变缺失数据的排序。这点与R基础包中有类似功能的sort()不同。
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