R语言dplyr包入门教程:数据处理和筛选
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更新于2024-09-09
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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。
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2013-11-30 上传
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