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从结果发现d1也就是用match的速度非常快! 而在tidyverse方法中, d3的summarize显然更好。
前面分享了单个文件中的select列,filter行,列拆分等,实际中经常是多个数据表,综合使用才能回答你所感兴趣的问题。
这本书将教我们如何用R来做数据科学:学习如何将自己的数据导入R中,把它变成最有用的结构,转换,可视化并对数据进行建模。在这本书中,我们会学习数据科学需要实用技能。就像化学家学习如何清洁试管和储存实验室一样,我们将学会如何清洁数据,绘制绘图——还有许多其他的东西。
下面的代码和数据源主要来自:https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize,以计算分位数为例。
arrange()函数工作原理和filter()相似,但它不是选择行,而是改变行的顺序。它使用一个数据框和一系列有序的列变量(或者更复杂的表达式)作为输入。如果你提供了超过一个列名,其他列对应着进行排序。
大多数 dplyr 函数使用非标准计算(NSE)。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。相反,它们捕获你键入的表达式并以自定义的方式对其进行计算。这让 dplyr 代码有两个主要优点:
今天我们依旧利用 msleep 数据集来探讨 dplyr 的列筛选,并在最后补充几个行筛选的例子。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集(2013)。
博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R,当然,这本书非常不错,我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first,学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构,再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程,再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
因为ggplot2不能处理缺失值,所以我们得到了一个warning message ,我们可以使用geom_miss_point() 去展示缺失数据。
许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验,但是他们并没有太多的编程背景,所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作;tidyquant 的作者意识到了这些痛点,于是他在新版本中加入了好多 Excel 的特性,如果你是 Excel 的重度患者,又想体验 R 强大的数据处理和可视化功能,那么本文再合适不过了!
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
数据框的本质是一个由向量构成的列表,由于列长度相同,所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行,使用[]符号,第一个参数提供一个逻辑向量,第二个参数留空。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame,list并不是太好处理,常用操作就是对它进行循环迭代。
数据清洗过程中的典型问题:数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理,本次简单介绍一些R处理重复值的用法:
本示例数据集很小,实际中数据量很大,可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。
除了选择已存在的列,另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
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