grepl和group_by使用dplyr在R中进行总结

在 R 中，dplyr 包提供了强大的数据操作功能，其中 grepl 和 group_by 是常用的操作。grepl 用于在字符串中进行模式匹配，而 group_by 用于对数据进行分组，以便后续的汇总操作。

以下是如何使用 grepl 和 group_by 结合 dplyr 包来进行数据总结的详细示例。

安装和加载 dplyr 包

首先，确保你已经安装并加载了 dplyr 包：

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

示例数据集

我们将使用内置的 mtcars 数据集进行示例。假设我们想要根据汽车型号（car names）中是否包含特定模式来分组，并对每组进行总结。

# 加载数据集
data("mtcars")

# 添加汽车型号作为一列
mtcars$car <- rownames(mtcars)

使用 grepl 进行模式匹配

假设我们想要根据汽车型号中是否包含 "Merc" 进行分组，并计算每组的平均马力（hp）。

使用 grepl 和 mutate 添加匹配列

首先，我们使用 grepl 和 mutate 添加一个新的列，指示汽车型号中是否包含 "Merc"。

mtcars <- mtcars %>%
  mutate(is_merc = grepl("Merc", car))

使用 group_by 和 summarize 进行分组和总结

接下来，我们使用 group_by 和 summarize 对数据进行分组，并计算每组的平均马力。

summary <- mtcars %>%
  group_by(is_merc) %>%
  summarize(
    avg_hp = mean(hp, na.rm = TRUE),
    count = n()
  )

完整示例代码

以下是完整的示例代码：

# 加载 dplyr 包
library(dplyr)

# 加载数据集
data("mtcars")

# 添加汽车型号作为一列
mtcars$car <- rownames(mtcars)

# 使用 grepl 和 mutate 添加匹配列
mtcars <- mtcars %>%
  mutate(is_merc = grepl("Merc", car))

# 使用 group_by 和 summarize 进行分组和总结
summary <- mtcars %>%
  group_by(is_merc) %>%
  summarize(
    avg_hp = mean(hp, na.rm = TRUE),
    count = n()
  )

# 打印总结结果
print(summary)

结果解释

运行上述代码后，你将得到一个数据框 summary，其中包含两列：

• is_merc：指示汽车型号中是否包含 "Merc"（TRUE 或 FALSE）。
• avg_hp：每组的平均马力。
• count：每组的汽车数量。

例如，结果可能如下所示：

# A tibble: 2 × 3
  is_merc avg_hp count
  <lgl>    <dbl> <int>
1 FALSE     146.    29
2 TRUE      123.     3

这表示在 mtcars 数据集中，包含 "Merc" 的汽车的平均马力为 123，而不包含 "Merc" 的汽车的平均马力为 146。

总结

通过结合使用 grepl 和 group_by，你可以在 dplyr 中轻松地对数据进行模式匹配、分组和总结。这种方法非常适用于需要根据字符串模式进行分组和汇总的场景。