R语言dplyr包入门教程：数据处理和筛选

R语言资料-入门必备 R语言是统计计算和绘图的强大工具，但对于初学者来说，学习R语言可能会感到困难。因此，本文旨在为初学者提供一个必备的R语言资料，涵盖了R语言的基础知识和dplyr包的使用。 R语言dplyr包 dplyr包是R语言中一个非常实用的包，用于处理结构化数据。相比于plyr包，dplyr包专门用于处理dataframe对象，大幅提高了速度，并提供了更稳健的数据库接口。同时，dplyr包也可以用于操作Spark的dataframe。 数据集类型转换 在使用dplyr包处理数据之前，建议先将数据集转换为tbl_df类型。tbl_df()函数可以将过长过大的数据集转换为显示更友好的tbl_df类型。 语法：tbl_df(data) 举例1： # data.frame类型数据集 class(mtcars) # 转换为tbl_df类型 ds <- tbl_df(mtcars) # 转换为data.frame类型 df <- as.data.frame(ds) 筛选：filter filter()函数可以按给定的逻辑条件筛选出符合要求的子数据集。filter()函数类似于base::subset()函数，但代码更加简洁，同时也支持对同一对象的任意个条件组合（表示AND时要使用&或者直接使用逗号），返回与.data相同类型的对象。 语法：filter(.data, ...) 举例1： # 过滤出cyl==8的行 filter(mtcars, cyl == 8) filter(mtcars, cyl < 6) # 过滤出cyl<6并且vs==1的行 filter(mtcars, cyl < 6 & vs == 1) filter(mtcars, cyl < 6, vs == 1) # 过滤出cyl<6或者vs==1的行 filter(mtcars, cyl < 6 | vs == 1) # 过滤出cyl为4或6的行 filter(mtcars, cyl %in% c(4, 6)) slice()函数 slice()函数通过行号选取数据。 语法：slice(.data, ...) 举例2： # 选取第一行数据 slice(mtcars, 1L) filter(mtcars, row_number() == 1L) # 选取最后一行数据 slice(mtcars, n()) filter(mtcars, row_number() == n()) # 选取第5行到最后一行所有数据 slice(mtcars, 5:n()) filter(mtcars, between(row_number(), 5, n())) 本文为初学者提供了R语言的基础知识和dplyr包的使用方法，希望能够帮助初学者更好地学习和掌握R语言。