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title: "R的学习笔记04"
author: "ks_c"
date: "2021/2/2"
output: html_document

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<font face="宋体">以下为R数据分析指南与速查手册 第四章的内容</font>

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tidyverse包做探索性数据分析

• 数据变化
  1 filter
  2 select
  3 arrange
• 多表融合
• 增加新列
  1 mutate
  2 mutate与group_by
  3 mutate_all
  4 mutate_at
  5 mutate_if
• 数据汇总
  1 summarise与group_by
  2 summarise_all
  3 summarise_at
  4 summarise_if
• 函数复用
• 可视化

1. 数据变换总结

• 行去重：distinct(.data, …, .keep_all = FALSE)
• 行筛选：filter()
• 列筛选：select()
• 行排序：arrange()
• 长转宽：spread(data, key=键所在列, value=键值所在列)
• 宽转长：gather(data, 需要转换的各列, key = “新建的键名”, value = “新建的键值名”)
• 列合并：unite(data, col=新列, 需要合并的各列, sep = "_", remove = TRUE)
• 列分裂：separate(data, col, into=c(“列1”,“列2”,…), sep = “[^[:alnum:]]+”)
• 嵌套与取消嵌套：nest()、unnest()

1.1 filter

filter进行行筛选，各逗号分隔的条件需同时满足，常用筛选条件有：

>, >=, <, <=, !=(不等于) , == ,near() , is.na(), %in%(前者是否在后者里面，返回值为T/F), between(x, left, right)

由于可能存在舍入误差，浮点数最好不用 == 而用near。

&, |, !, xor()（异或）

1.2 select

进行列筛选，各逗号分隔的条件任满足其一即可，常用辅助筛选函数有：

:（从a列到b列）, - （除了这些列）
starts_with()、ends_with()、contains()、matches()、num_range()、one_of()、everything()、last_col()

1.3 arrange

对行进行排序，可以有多个排序条件，
降序：desc()

2. 多表融合总结

将两个或多个表，通过共同的列联结起来，常见的操作包括：

• 左联结：left_join(x, y, by = NULL)
• 右联结：right_join(x, y, by = NULL)
• 内联结：inner_join(x, y, by = NULL)
• 全联结：full_join(x, y, by = NULL)
• 半联结：semi_join(x, y, by = NULL)
• 反联结：anti_join(x, y, by = NULL)
• 多个表的联结：list(x1, x2, x3,…) %>% reduce(····_join, by = NULL)

将具有相同列的两个表或多个表，对行进行集合操作

• intersect(x, y, …)
• union(x, y, …)
• union_all(x, y, …)
• setdiff(x, y, …)
• setequal(x, y, …)
• list(x1, x2, x3,…) %>% reduce(*_join, by = NULL)

3. 增加新列总结

对原有的列进行运算，得到长度与数据行数相同的新列。

分组与取消分组：group_by()、ungroup()

• 增加新列：

  • mutate()
  • mutate_all(.tbl, .funs, …)
  • mutate_at(.tbl, .vars, .funs, …)
  • mutate_if(.tbl, .predicate, .funs, …)

• 仅保留新列：

  • transmute()
  • transmute_all()
  • transmute_at()
  • transmute_if()

4. 数据汇总总结

分组对列进行统计汇总，统计汇总函数一般含一个数据参数，这个参数为代表多个观测的向量，返回单个数值。当返回多个值时，可以将其转换为list.

数据汇总（一般会与分组结合）：
summarise()
summarise_all(.tbl, .funs, …)
summarise_if(.tbl, .predicate, .funs, …)
summarise_at(.tbl, .vars, .funs, …, .cols = NULL)
所有列采用相同汇总函数时也可用map()、map_*()，但其无法和group_by结合
对summarise系列函数，若返回长度大于1的向量，可用list将结果包围。

5. 函数复用总结

单变量
返回列表：map(.x, .f, …)
返回 * 类型的向量：map_(.x, .f, …)（ 可以是lgl、chr、int、dbl、raw）
得到输出、打印、保存等其他动作：walk()
返回数据框：map_dfc(.x, .f, …), map_dfr(.x, .f, …, .id = NULL)
条件筛选，返回列表：map_if(.x, .p, .f, …, .else = NULL)、map_at(.x, .at, .f, …)
2维变量：map2(.x, .y, .f, …)、map2_(.x, .y, .f, …)等（没有if和at）
p维变量：pmap(.l, .f, …)、pmap_(.x, .y, .f, …)等（没有if和at）
递归复用：map_depth(.x, .depth, .f, …, .ragged = FALSE)

6. 可视化总结

ggplot图层：

ggplot(data = <DATA>) +
  <GEOM_FUNCTION>(
    mapping = aes(<MAPPINGS>),
    stat = <STAT>,
    position = <POSITION>
  ) +
  <COORDINATE_FUNCTION> +
  <FACET_FUNCTION> +
  <SCALE_FUNCTION> +
  <THEME_FUNCTION>

GEOM_FUNCTION
离散变量频次：geom_bar
连续变量频次：geom_histogram、geom_freqpoly、 geom_density
离散vs连续：geom_boxplot、geom_violin、并排geom_histogram
离散vs离散：geom_tile（热力图，颜色深浅表示频次），geom_count（点的大小表示频次）、并排geom_bar
连续vs连续：geom_point、geom_bin2d（方形封箱）、geom_hex（6边形封箱）、geom_smooth、geom_line、geom_density2d
3变量： geom_contour(aes(z = z))、geom_tile(aes(fill = z))、geom_raster(aes(fill = z))

MAPPINGS
x、y轴：x、y
点或边框的颜色：color （颜色字符串）
填充颜色：fill （颜色字符串）
形状：shape（最多6种，代表形状的数字）
点的大小、线的粗细：size （毫米为单位的数字）
透明度：alpha
线型：linetype（整数或字符串： 0 = blank, 1 = solid, 2 = dashed, 3 = dotted, 4 = dotdash, 5 = longdash, 6 = twodash）
边框粗细：stoke
group
STAT
“count”
“bin”
“identity”
“boxplot”

POSITION
“stack”：堆积
“identity”：独立重叠
“dodge”：侧面并列
“fill”：堆积归一
“jitter”：扰动
“dodge2”

COORDINATE_FUNCTION
coord_flip：坐标翻转
coord_fixed(ratio = 1/2)：固定坐标比例
coord_polar：极坐标
coord_cartesian：笛卡尔坐标（默认，可修改坐标范围）coord_cartesian(xlim = c(0, 5))
FACET_FUNCTION
单变量分面：facet_wrap
双变量分面：facet_grid

点的形状代码