dplyr和tidyr用法

简介

tidyverse是一套数据分析套件包，它极大地简化和拓展了使用R语言进行数据分析的操作，涵盖了数据导入、数据处理和可视化等多方面的功能。
dplyr和tidyr是tidyverse的重要组成部分，前者主要用于数据的处理，后者则主要用于数据的格式调整。
两者的主要处理的对象是data.frame（及衍生的data.table和tibble），这是一种用于存储高度结构化数据的对象。你可以将data.frame视作一张表格，其每一行为一个条目，每一列为一项属性。同一列中的所有数据类型一致，而同一行则不一定。data.frame中的每列都可以被视为一个向量，在dplyr的许多操作中可以体会到这一点。
magrittr的pipe操作符%>%是一种可以很好地简化和美化链式函数调用的语法工具。函数表达式function(value, args)可以用pipe改写为value %>% function(args)。dplyr和tidyr的data.frame操作函数都很好地支持了pipe语法。在后文介绍dplyr和tidyr函数的参数格式时，我们默认使用pipe中的参数格式，省去函数的第一个参数，即要操作的data.frame对象。
示例数据

1. iris

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
2. 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
3. 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
4. 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
5. 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
6. 5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
7. 6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
8. 7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
9. 8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
10. 9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
11. 10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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1. storms

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1. # A tibble: 19,537 × 13
2.    name   year month   day  hour   lat  long status       category  wind pressure tropicalstorm_force_…¹
3.    <chr> <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>           <dbl> <int>    <int>                  <int>
4. 1 Amy    1975     6    27     0  27.5 -79   tropical de…       NA    25     1013                     NA
5. 2 Amy    1975     6    27     6  28.5 -79   tropical de…       NA    25     1013                     NA
6. 3 Amy    1975     6    27    12  29.5 -79   tropical de…       NA    25     1013                     NA
7. 4 Amy    1975     6    27    18  30.5 -79   tropical de…       NA    25     1013                     NA
8. 5 Amy    1975     6    28     0  31.5 -78.8 tropical de…       NA    25     1012                     NA
9. 6 Amy    1975     6    28     6  32.4 -78.7 tropical de…       NA    25     1012                     NA
10. 7 Amy    1975     6    28    12  33.3 -78   tropical de…       NA    25     1011                     NA
11. 8 Amy    1975     6    28    18  34   -77   tropical de…       NA    30     1006                     NA
12. 9 Amy    1975     6    29     0  34.4 -75.8 tropical st…       NA    35     1004                     NA
13. 10 Amy    1975     6    29     6  34   -74.8 tropical st…       NA    40     1002                     NA
14. # ℹ 19,527 more rows
15. # ℹ abbreviated name: ¹​tropicalstorm_force_diameter
16. # ℹ 1 more variable: hurricane_force_diameter <int>

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1. data.frame(Titanic)

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1.    Class    Sex   Age Survived Freq
2. 1    1st   Male Child       No    0
3. 2    2nd   Male Child       No    0
4. 3    3rd   Male Child       No   35
5. 4   Crew   Male Child       No    0
6. 5    1st Female Child       No    0
7. 6    2nd Female Child       No    0
8. 7    3rd Female Child       No   17
9. 8   Crew Female Child       No    0
10. 9    1st   Male Adult       No  118
11. 10   2nd   Male Adult       No  154
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 22 rows ]

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简单操作：行列操作、连接和调整

dplyr列操作

列操作包括选取(select)、排序(relocate)、重命名(rename)和编辑(mutate)，列操作不会改变行的数量或顺序。
select用于从表中选取部分列。其参数格式为select(colname)或select(new_name=old_name)，只有参数中指定的列会被保留。

1. iris %>% select(Species, Width = Petal.Width, Length = Petal.Length)

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1.    Species Width Length
2. 1   setosa   0.2    1.4
3. 2   setosa   0.2    1.4
4. 3   setosa   0.2    1.3
5. 4   setosa   0.2    1.5
6. 5   setosa   0.2    1.4
7. 6   setosa   0.4    1.7
8. 7   setosa   0.3    1.4
9. 8   setosa   0.2    1.5
10. 9   setosa   0.2    1.4
11. 10  setosa   0.1    1.5
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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relocate用于改变列的顺序，而不改变列的数目。其参数格式和select类似，为relocate(colname)或relocate(new_name=old_name)。.before/.after参数可以指定要移动到的位置，如果没有指定，参数中指定的列将会被移动到表的最前面（左侧）。

1. iris %>% relocate(epithet=Species)

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1.    epithet Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
2. 1   setosa          5.1         3.5          1.4         0.2
3. 2   setosa          4.9         3.0          1.4         0.2
4. 3   setosa          4.7         3.2          1.3         0.2
5. 4   setosa          4.6         3.1          1.5         0.2
6. 5   setosa          5.0         3.6          1.4         0.2
7. 6   setosa          5.4         3.9          1.7         0.4
8. 7   setosa          4.6         3.4          1.4         0.3
9. 8   setosa          5.0         3.4          1.5         0.2
10. 9   setosa          4.4         2.9          1.4         0.2
11. 10  setosa          4.9         3.1          1.5         0.1
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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rename用于对列进行重命名，而不会改变列的数量和位置，其参数格式为rename(new_name=old_name)。

1. iris %>% rename(V1=Sepal.Length, V2=Sepal.Width)

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1.     V1  V2 Petal.Length Petal.Width Species
2. 1  5.1 3.5          1.4         0.2  setosa
3. 2  4.9 3.0          1.4         0.2  setosa
4. 3  4.7 3.2          1.3         0.2  setosa
5. 4  4.6 3.1          1.5         0.2  setosa
6. 5  5.0 3.6          1.4         0.2  setosa
7. 6  5.4 3.9          1.7         0.4  setosa
8. 7  4.6 3.4          1.4         0.3  setosa
9. 8  5.0 3.4          1.5         0.2  setosa
10. 9  4.4 2.9          1.4         0.2  setosa
11. 10 4.9 3.1          1.5         0.1  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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mutate用于创建新列，也可以用来修改或移除已有的列。其参数格式为mutate(new_col=fn(old_col1, old_col2,...))，其中old_col是列名，其值会作为向量传入函数fn，fn的计算结果则作为新列new_col的值。fn结果向量的长度应当与表的行数一致或为1。如果新列名new_col已存在，那么列值会被覆盖。值被赋为NULL的列会则被移除。

1. iris %>% mutate(Genus="Iris", epithet=Species, Species=paste(Genus, epithet))

复制代码

1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width     Species Genus epithet
2. 1           5.1         3.5          1.4         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
3. 2           4.9         3.0          1.4         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
4. 3           4.7         3.2          1.3         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
5. 4           4.6         3.1          1.5         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
6. 5           5.0         3.6          1.4         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
7. 6           5.4         3.9          1.7         0.4 Iris setosa  Iris  setosa
8. 7           4.6         3.4          1.4         0.3 Iris setosa  Iris  setosa
9. 8           5.0         3.4          1.5         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
10. 9           4.4         2.9          1.4         0.2 Iris setosa  Iris  setosa
11. 10          4.9         3.1          1.5         0.1 Iris setosa  Iris  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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dplyr行操作

行操作包括筛选(filter)、排序(arrange)、分片(slice)、汇总(summarize)和重构(reframe)，以及简写操作计数(count和tally)和去重(distinct)
filter用于筛选满足指定条件的列。其参数为filter(fn(col1,col2,...))，其中col是列名，其值会作为向量传入函数fn，只有fn的计算结果为TRUE的列会被保留。

1. iris %>% filter(Species=="virginica")

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
2. 1           6.3         3.3          6.0         2.5 virginica
3. 2           5.8         2.7          5.1         1.9 virginica
4. 3           7.1         3.0          5.9         2.1 virginica
5. 4           6.3         2.9          5.6         1.8 virginica
6. 5           6.5         3.0          5.8         2.2 virginica
7. 6           7.6         3.0          6.6         2.1 virginica
8. 7           4.9         2.5          4.5         1.7 virginica
9. 8           7.3         2.9          6.3         1.8 virginica
10. 9           6.7         2.5          5.8         1.8 virginica
11. 10          7.2         3.6          6.1         2.5 virginica
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 40 rows ]

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arrange用于按指定条件排序行。其参数格式为arrange(fn(...))，fn的计算结果将作为排序的依据。

1. iris %>% arrange(desc(Species), -Sepal.Length)

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
2. 1           7.9         3.8          6.4         2.0 virginica
3. 2           7.7         3.8          6.7         2.2 virginica
4. 3           7.7         2.6          6.9         2.3 virginica
5. 4           7.7         2.8          6.7         2.0 virginica
6. 5           7.7         3.0          6.1         2.3 virginica
7. 6           7.6         3.0          6.6         2.1 virginica
8. 7           7.4         2.8          6.1         1.9 virginica
9. 8           7.3         2.9          6.3         1.8 virginica
10. 9           7.2         3.6          6.1         2.5 virginica
11. 10          7.2         3.2          6.0         1.8 virginica
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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slice用于选取指定的行，参数格式为slice(fn(...))，fn的计算结果应当为一个整数向量，对应行数的行将会被保留。除了slice外，还有取首行(slice_head)、取尾行(slice_tail)、取随机行(slice_sample)、取最大行(slice_max)和取最小行(slice_min)几个常用的辅助函数

1. iris %>% slice_max(Petal.Width, n=10)

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width   Species
2. 1           6.3         3.3          6.0         2.5 virginica
3. 2           7.2         3.6          6.1         2.5 virginica
4. 3           6.7         3.3          5.7         2.5 virginica
5. 4           5.8         2.8          5.1         2.4 virginica
6. 5           6.3         3.4          5.6         2.4 virginica
7. 6           6.7         3.1          5.6         2.4 virginica
8. 7           6.4         3.2          5.3         2.3 virginica
9. 8           7.7         2.6          6.9         2.3 virginica
10. 9           6.9         3.2          5.7         2.3 virginica
11. 10          7.7         3.0          6.1         2.3 virginica
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 4 rows ]

复制代码

summarise用于将多行汇总为一行。其参数格式为summarise(col_name=fn(col1,col2,...))，其中col是原表格中的列名，函数fn的计算结果应当是一个长度为1的向量，col_name是汇总后的列名。

1. iris %>% summarise(Petal.Width.Max=max(Petal.Width),Petal.Width.Min=min(Petal.Width))

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1.   Petal.Width.Max Petal.Width.Min
2. 1             2.5             0.1

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reframe与summarise类似，但是不限定fn计算结果的长度。如果fn计算结果的长度超过1，那么会生成多行。

1. iris %>% reframe(Petal.Width=quantile(Petal.Width),Petal.Length=quantile(Petal.Length))

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1.   Petal.Width Petal.Length
2. 1         0.1         1.00
3. 2         0.3         1.60
4. 3         1.3         4.35
5. 4         1.8         5.10
6. 5         2.5         6.90

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dplyr表连接

1. # 示例数据
2. band_members

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1. # A tibble: 3 × 2
2.   name  band   
3.   <chr> <chr>  
4. 1 Mick  Stones
5. 2 John  Beatles
6. 3 Paul  Beatles

复制代码

1. band_instruments

复制代码

1. # A tibble: 3 × 2
2.   name  plays
3.   <chr> <chr>
4. 1 John  guitar
5. 2 Paul  bass  
6. 3 Keith guitar

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表连接函数包括根据指定列合并表的inner_join、left_join、right_join、full_join和生成所有条目对枚举（笛卡尔积）的cross_join，以及用于筛选数据的semi_join和anti_join。

1. band_members %>% inner_join(band_instruments)

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1. # A tibble: 2 × 3
2.   name  band    plays
3.   <chr> <chr>   <chr>
4. 1 John  Beatles guitar
5. 2 Paul  Beatles bass  

复制代码

1. band_members %>% left_join(band_instruments)

复制代码

1. # A tibble: 3 × 3
2.   name  band    plays
3.   <chr> <chr>   <chr>
4. 1 Mick  Stones  <NA>  
5. 2 John  Beatles guitar
6. 3 Paul  Beatles bass  

复制代码

1. band_members %>% right_join(band_instruments)

复制代码

1. # A tibble: 3 × 3
2.   name  band    plays
3.   <chr> <chr>   <chr>
4. 1 John  Beatles guitar
5. 2 Paul  Beatles bass  
6. 3 Keith <NA>    guitar

复制代码

1. band_members %>% full_join(band_instruments)

复制代码

1. # A tibble: 4 × 3
2.   name  band    plays
3.   <chr> <chr>   <chr>
4. 1 Mick  Stones  <NA>  
5. 2 John  Beatles guitar
6. 3 Paul  Beatles bass  
7. 4 Keith <NA>    guitar

复制代码

1. band_members %>% cross_join(band_instruments)

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1. # A tibble: 9 × 4
2.   name.x band    name.y plays
3.   <chr>  <chr>   <chr>  <chr>
4. 1 Mick   Stones  John   guitar
5. 2 Mick   Stones  Paul   bass  
6. 3 Mick   Stones  Keith  guitar
7. 4 John   Beatles John   guitar
8. 5 John   Beatles Paul   bass  
9. 6 John   Beatles Keith  guitar
10. 7 Paul   Beatles John   guitar
11. 8 Paul   Beatles Paul   bass  
12. 9 Paul   Beatles Keith  guitar

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1. band_members %>% semi_join(band_instruments)

复制代码

1. # A tibble: 2 × 2
2.   name  band   
3.   <chr> <chr>  
4. 1 John  Beatles
5. 2 Paul  Beatles

复制代码

1. band_members %>% anti_join(band_instruments)

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1. # A tibble: 1 × 2
2.   name  band  
3.   <chr> <chr>
4. 1 Mick  Stones

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tidyr表调整

基础的表调整包括多列转单列的gather和单列转多列的spread。
gather可以将表格的列名转换为独立的列，同时保留列值和其他列数据的对应关系。其参数格式为gather("name_of_key_col", "name_of_value_col", cols_to_gather)

1. iris %>% gather("measurement","value",Sepal.Length:Petal.Width)

复制代码

1.    Species  measurement value
2. 1   setosa Sepal.Length   5.1
3. 2   setosa Sepal.Length   4.9
4. 3   setosa Sepal.Length   4.7
5. 4   setosa Sepal.Length   4.6
6. 5   setosa Sepal.Length   5.0
7. 6   setosa Sepal.Length   5.4
8. 7   setosa Sepal.Length   4.6
9. 8   setosa Sepal.Length   5.0
10. 9   setosa Sepal.Length   4.4
11. 10  setosa Sepal.Length   4.9
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 590 rows ]

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spread是gather的逆操作，能够根据指定的索引列，将一列数据转换为以索引列的值为列名的多列数据。其参数格式为spread(key_col, value_col)。spread不支持多列key_col或value_col，对于更高级的操作，参见pivot_wider

1. data.frame(Titanic) %>% spread(Class, Freq)

复制代码

1.      Sex   Age Survived 1st 2nd 3rd Crew
2. 1   Male Child       No   0   0  35    0
3. 2   Male Child      Yes   5  11  13    0
4. 3   Male Adult       No 118 154 387  670
5. 4   Male Adult      Yes  57  14  75  192
6. 5 Female Child       No   0   0  17    0
7. 6 Female Child      Yes   1  13  14    0
8. 7 Female Adult       No   4  13  89    3
9. 8 Female Adult      Yes 140  80  76   20

复制代码

进阶操作：分组和批处理

批量处理

across用于在mutate、summarize和reframe中对多列应用同一函数

1. iris %>% mutate(across(Sepal.Length:Petal.Width, ~.x-mean(.x)))

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
2. 1    -0.7433333  0.44266667       -2.358  -0.9993333  setosa
3. 2    -0.9433333 -0.05733333       -2.358  -0.9993333  setosa
4. 3    -1.1433333  0.14266667       -2.458  -0.9993333  setosa
5. 4    -1.2433333  0.04266667       -2.258  -0.9993333  setosa
6. 5    -0.8433333  0.54266667       -2.358  -0.9993333  setosa
7. 6    -0.4433333  0.84266667       -2.058  -0.7993333  setosa
8. 7    -1.2433333  0.34266667       -2.358  -0.8993333  setosa
9. 8    -0.8433333  0.34266667       -2.258  -0.9993333  setosa
10. 9    -1.4433333 -0.15733333       -2.358  -0.9993333  setosa
11. 10   -0.9433333  0.04266667       -2.258  -1.0993333  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

复制代码

across默认不会修改列名，如果要修改列名可以通过.names参数指定，可以用"{.col}"和"{.fn}"指代列名和函数名。　

1. iris %>% reframe(q=seq(0,1,0.25),across(
2.   Sepal.Length:Petal.Width, list(quantile=~quantile(.x,q),percentage=~quantile(range(.x),q)), .names="{.col}_{.fn}"
3. ))

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1.      q Sepal.Length_quantile Sepal.Length_percentage Sepal.Width_quantile Sepal.Width_percentage
2. 1 0.00                   4.3                     4.3                  2.0                    2.0
3. 2 0.25                   5.1                     5.2                  2.8                    2.6
4. 3 0.50                   5.8                     6.1                  3.0                    3.2
5. 4 0.75                   6.4                     7.0                  3.3                    3.8
6. 5 1.00                   7.9                     7.9                  4.4                    4.4
7.   Petal.Length_quantile Petal.Length_percentage Petal.Width_quantile Petal.Width_percentage
8. 1                  1.00                   1.000                  0.1                    0.1
9. 2                  1.60                   2.475                  0.3                    0.7
10. 3                  4.35                   3.950                  1.3                    1.3
11. 4                  5.10                   5.425                  1.8                    1.9
12. 5                  6.90                   6.900                  2.5                    2.5

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if_any和if_all用于在filter中对多列应用同一函数，并对筛选结果取并集或交集

1. iris %>% filter(if_any(Sepal.Length:Petal.Width,~.x>median(.x)))

复制代码

1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
2. 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
3. 2           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4. 3           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5. 4           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6. 5           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
7. 6           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
8. 7           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
9. 8           4.9         3.1          1.5         0.1  setosa
10. 9           5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
11. 10          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 113 rows ]

复制代码

1. iris %>% filter(if_all(Sepal.Length:Petal.Width,~.x>median(.x)))

复制代码

1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
2. 1           7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
3. 2           6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
4. 3           6.9         3.1          4.9         1.5 versicolor
5. 4           6.3         3.3          4.7         1.6 versicolor
6. 5           6.7         3.1          4.4         1.4 versicolor
7. 6           5.9         3.2          4.8         1.8 versicolor
8. 7           6.0         3.4          4.5         1.6 versicolor
9. 8           6.7         3.1          4.7         1.5 versicolor
10. 9           6.3         3.3          6.0         2.5  virginica
11. 10          7.2         3.6          6.1         2.5  virginica
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 15 rows ]

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rename_with可以使用自定义函数对多列进行重命名

1. iris %>% rename_with(~str_replace(.x, "(.*)\\.(.).*", "\\2_\\1"))

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1.    L_Sepal W_Sepal L_Petal W_Petal Species
2. 1      5.1     3.5     1.4     0.2  setosa
3. 2      4.9     3.0     1.4     0.2  setosa
4. 3      4.7     3.2     1.3     0.2  setosa
5. 4      4.6     3.1     1.5     0.2  setosa
6. 5      5.0     3.6     1.4     0.2  setosa
7. 6      5.4     3.9     1.7     0.4  setosa
8. 7      4.6     3.4     1.4     0.3  setosa
9. 8      5.0     3.4     1.5     0.2  setosa
10. 9      4.4     2.9     1.4     0.2  setosa
11. 10     4.9     3.1     1.5     0.1  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

复制代码

多列赋值

通常，mutate函数的一个参数一次只能返回一列。如果想要一次返回多列，可以向将表转换为tibble对象，然后让fn返回一个data.frame：

1. as_tibble(iris) %>%
2.   mutate(as.data.frame(prcomp(t(pick(Sepal.Length:Petal.Width)))$rotation))

复制代码

1. # A tibble: 150 × 9
2.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species     PC1     PC2      PC3      PC4
3.           <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <fct>     <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>
4. 1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa  -0.0771 -0.121   0.00327 -0.757  
5. 2          4.9         3            1.4         0.2 setosa  -0.0754 -0.0995  0.0824  -0.282  
6. 3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa  -0.0709 -0.110   0.0110  -0.0304
7. 4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa  -0.0701 -0.0968 -0.0312  -0.0110
8. 5          5           3.6          1.4         0.2 setosa  -0.0751 -0.124  -0.0436   0.0337
9. 6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa  -0.0785 -0.126  -0.0463   0.00279
10. 7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa  -0.0671 -0.112  -0.0580   0.00412
11. 8          5           3.4          1.5         0.2 setosa  -0.0760 -0.112  -0.0166   0.0501
12. 9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa  -0.0670 -0.0914 -0.00383  0.00380
13. 10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa  -0.0769 -0.0999  0.0104   0.0773
14. # ℹ 140 more rows

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分组操作

mutate和行操作支持按特定列分组(group_by和rowwise，或by/.by参数)，分组后每组会独立应用函数。
可以使用group_by将表格转换为grouped_df，对grouped_df的所有操作均会自动按组进行。ungroup可以取消分组。

1. iris %>% group_by(Species) %>%
2.   summarize(mean.L_Sepal=mean(Sepal.Length), mean.L_Petal=mean(Petal.Length), n.Sample=n()) %>%
3.   ungroup()

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1. # A tibble: 3 × 4
2.   Species    mean.L_Sepal mean.L_Petal n.Sample
3.   <fct>             <dbl>        <dbl>    <int>
4. 1 setosa             5.01         1.46       50
5. 2 versicolor         5.94         4.26       50
6. 3 virginica          6.59         5.55       50

复制代码

也可以在操作函数中直接指定.by参数

1. iris %>% reframe(q=seq(0,1,0.25), L_Sepal=quantile(Sepal.Length, q), .by=Species)

复制代码

1.       Species    q L_Sepal
2. 1      setosa 0.00     4.3
3. 2      setosa 0.25     4.8
4. 3      setosa 0.50     5.0
5. 4      setosa 0.75     5.2
6. 5      setosa 1.00     5.8
7. 6  versicolor 0.00     4.9
8. 7  versicolor 0.25     5.6
9. 8  versicolor 0.50     5.9
10. 9  versicolor 0.75     6.3
11. 10 versicolor 1.00     7.0
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 5 rows ]

复制代码

1. iris %>% filter(if_all(Sepal.Length:Petal.Width,~.x>median(.x)),.by=Species)

复制代码

1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
2. 1           5.4         3.9          1.7         0.4     setosa
3. 2           5.7         3.8          1.7         0.3     setosa
4. 3           5.1         3.8          1.9         0.4     setosa
5. 4           7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor
6. 5           6.4         3.2          4.5         1.5 versicolor
7. 6           6.9         3.1          4.9         1.5 versicolor
8. 7           6.3         3.3          4.7         1.6 versicolor
9. 8           6.1         2.9          4.7         1.4 versicolor
10. 9           6.7         3.1          4.4         1.4 versicolor
11. 10          6.6         3.0          4.4         1.4 versicolor
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 12 rows ]

复制代码

arrange函数默认忽略分组，且不支持.by/by参数。指定了.by_group=TRUE后，arrage会先对grouped_df的分组列进行排序，然后在各个组内分别按指定的列或计算结果进行排序。

1. data.frame(Titanic) %>% group_by(Class) %>% arrange(Freq, .by_group=TRUE)

复制代码

1. # A tibble: 32 × 5
2. # Groups:   Class [4]
3.    Class Sex    Age   Survived  Freq
4.    <fct> <fct>  <fct> <fct>    <dbl>
5. 1 1st   Male   Child No           0
6. 2 1st   Female Child No           0
7. 3 1st   Female Child Yes          1
8. 4 1st   Female Adult No           4
9. 5 1st   Male   Child Yes          5
10. 6 1st   Male   Adult Yes         57
11. 7 1st   Male   Adult No         118
12. 8 1st   Female Adult Yes        140
13. 9 2nd   Male   Child No           0
14. 10 2nd   Female Child No           0
15. # ℹ 22 more rows

复制代码

对grouped_df分组列的排序不支持自定义函数，如果要根据计算结果排列组，可以先用mutate生产索引列，或者利用ave函数：

1. data.frame(Titanic) %>% mutate(Class.Freq=sum(Freq),.by=Class) %>% arrange(Class.Freq)

复制代码

1.    Class    Sex   Age Survived Freq Class.Freq
2. 1    2nd   Male Child       No    0        285
3. 2    2nd Female Child       No    0        285
4. 3    2nd   Male Adult       No  154        285
5. 4    2nd Female Adult       No   13        285
6. 5    2nd   Male Child      Yes   11        285
7. 6    2nd Female Child      Yes   13        285
8. 7    2nd   Male Adult      Yes   14        285
9. 8    2nd Female Adult      Yes   80        285
10. 9    1st   Male Child       No    0        325
11. 10   1st Female Child       No    0        325
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 22 rows ]

复制代码

1. data.frame(Titanic) %>% arrange(ave(Freq,Class,FUN=sum))

复制代码

1.    Class    Sex   Age Survived Freq
2. 1    2nd   Male Child       No    0
3. 2    2nd Female Child       No    0
4. 3    2nd   Male Adult       No  154
5. 4    2nd Female Adult       No   13
6. 5    2nd   Male Child      Yes   11
7. 6    2nd Female Child      Yes   13
8. 7    2nd   Male Adult      Yes   14
9. 8    2nd Female Adult      Yes   80
10. 9    1st   Male Child       No    0
11. 10   1st Female Child       No    0
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 22 rows ]

复制代码

表调整

pivot_longer和pivot_wider可以实现比gather和spread更为精细和复杂的列转换操作。
pivot_longer的参数格式为pivot_longer(cols_to_gather, names_to="name_of_key_col", values_to="name_of_value_col")，另外还提供names_pattern、names_transform等可选参数对要转换的列名进行拆分和格式转换。

1. iris %>% pivot_longer(
2.   Sepal.Length:Petal.Width,
3.   names_to=c("component","measure"), names_pattern="(.*)\\.(.*)",
4.   values_to=c("value")
5. )

复制代码

1. # A tibble: 600 × 4
2.    Species component measure value
3.    <fct>   <chr>     <chr>   <dbl>
4. 1 setosa  Sepal     Length    5.1
5. 2 setosa  Sepal     Width     3.5
6. 3 setosa  Petal     Length    1.4
7. 4 setosa  Petal     Width     0.2
8. 5 setosa  Sepal     Length    4.9
9. 6 setosa  Sepal     Width     3  
10. 7 setosa  Petal     Length    1.4
11. 8 setosa  Petal     Width     0.2
12. 9 setosa  Sepal     Length    4.7
13. 10 setosa  Sepal     Width     3.2
14. # ℹ 590 more rows

复制代码

如果只想将列名中的一部分内容转移为新行，可以使用names_to中的保留字".value"。匹配该部分的内容将继续保留为列名。

1. iris %>% pivot_longer(
2.   Sepal.Length:Petal.Width,
3.   names_to=c("component",".value"), names_pattern="(.*)\\.(.*)"
4. )

复制代码

1. # A tibble: 300 × 4
2.    Species component Length Width
3.    <fct>   <chr>      <dbl> <dbl>
4. 1 setosa  Sepal        5.1   3.5
5. 2 setosa  Petal        1.4   0.2
6. 3 setosa  Sepal        4.9   3  
7. 4 setosa  Petal        1.4   0.2
8. 5 setosa  Sepal        4.7   3.2
9. 6 setosa  Petal        1.3   0.2
10. 7 setosa  Sepal        4.6   3.1
11. 8 setosa  Petal        1.5   0.2
12. 9 setosa  Sepal        5     3.6
13. 10 setosa  Petal        1.4   0.2
14. # ℹ 290 more rows

复制代码

pivot_wider的参数格式为pivot_wider(id_cols=id_col, names_from=key_col, values_from=value_col)，其中id_col是转换后仍要保留的列（如果留空，则使用key_col和value_col以外所有的列），key_col是要转换为列名的列，value_col列的数据则会转换为对应列的值。可选参数names_glue可以设置列名格式，values_fill可以设置缺失值的替换值。

1. data.frame(Titanic) %>% pivot_wider(
2.   names_from=c(Sex,Class), names_glue="{Sex}({Class})",
3.   values_from=Freq
4. )

复制代码

1. # A tibble: 4 × 10
2.   Age   Survived `Male(1st)` `Male(2nd)` `Male(3rd)` `Male(Crew)` `Female(1st)` `Female(2nd)`
3.   <fct> <fct>          <dbl>       <dbl>       <dbl>        <dbl>         <dbl>         <dbl>
4. 1 Child No                 0           0          35            0             0             0
5. 2 Adult No               118         154         387          670             4            13
6. 3 Child Yes                5          11          13            0             1            13
7. 4 Adult Yes               57          14          75          192           140            80
8. # ℹ 2 more variables: `Female(3rd)` <dbl>, `Female(Crew)` <dbl>

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如果一组id_col和key_col对应于多条value_col，可以通过values_fn参数指定数据的汇总方式

1. data.frame(Titanic) %>% pivot_wider(
2.   id_cols=c(Sex,Survived),
3.   names_from=Class,
4.   values_from=Freq, values_fn=sum
5. )

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1. # A tibble: 4 × 6
2.   Sex    Survived `1st` `2nd` `3rd`  Crew
3.   <fct>  <fct>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
4. 1 Male   No         118   154   422   670
5. 2 Female No           4    13   106     3
6. 3 Male   Yes         62    25    88   192
7. 4 Female Yes        141    93    90    20

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高级用法：变量替换

如前文所见，dplyr函数的一大特征是：在函数中，列名可以像变量一样使用。这为简单操作带来方便的同时，也给更进一步的高级操作带来了很大的麻烦。
一个最大的问题是：如何告诉函数某个变量指代的是列名还是来自全局环境中的变量呢？
这样的操作主要通过rlang包来实现。
预备知识：和

在进一步演示之前，先指出dplyr中的两种看起来相似但又略有不同的参数类型：和。
被用于filter()、mutate()、summarize()、reframe()、arrange()、slice()、count()、tally()、distinct()等可以对列做计算的函数中，用于将列作为参数传递给函数；而则主要被用在select()、rename()、relocate()、gather()、spread()函数，以及前述函数的.by参数中，用于对列进行选取。
我们首先介绍相对简单的的用法。
选取列的语法有两种风格，一种类似于base-r中的向量操作，另一种类似于集合操作符。

• base-r向量操作风格
  
  
  
  • :表示连续范围
    
  • c()表示并集
    
  • -表示排除
    
  
  
• 集合操作风格
  
  
  
  • &表示交集
    
  • |表示并集
    
  • !表示排除
    
  
  

这些算符/函数既接受数字，也接受列名：

1. storms %>% select(c(2:5, status:pressure&!category), 1, latitude = lat, longitude = long)

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1. # A tibble: 19,537 × 10
2.     year month   day  hour status               wind pressure name  latitude longitude
3.    <dbl> <dbl> <int> <dbl> <fct>               <int>    <int> <chr>    <dbl>     <dbl>
4. 1  1975     6    27     0 tropical depression    25     1013 Amy       27.5     -79  
5. 2  1975     6    27     6 tropical depression    25     1013 Amy       28.5     -79  
6. 3  1975     6    27    12 tropical depression    25     1013 Amy       29.5     -79  
7. 4  1975     6    27    18 tropical depression    25     1013 Amy       30.5     -79  
8. 5  1975     6    28     0 tropical depression    25     1012 Amy       31.5     -78.8
9. 6  1975     6    28     6 tropical depression    25     1012 Amy       32.4     -78.7
10. 7  1975     6    28    12 tropical depression    25     1011 Amy       33.3     -78  
11. 8  1975     6    28    18 tropical depression    30     1006 Amy       34       -77  
12. 9  1975     6    29     0 tropical storm         35     1004 Amy       34.4     -75.8
13. 10  1975     6    29     6 tropical storm         40     1002 Amy       34       -74.8
14. # ℹ 19,527 more rows

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如果以...的形式传入函数（如select()、relocate()）中，,分隔项会自动用|（并）连接；如果以单个参数的形式传入函数，则需要用c()或|将各项手动连起来。另外，，支持用=修改选取列的列名，而且会保留列的顺序，因此也可以用来对列进行重命名和重排。
还支持一些函数来指定要选取的列，包括：
函数作用everything()选取所有列last_col(n)选取倒数第n+1列starts_with("pattern")列名以"pattern"开头的列ends_with("pattern")列名以"pattern"结尾的列contains("pattern")列名包含"pattern"的列matches("pattern")列名匹配正则表达式regex("pattern")的列where(fn)fn(列内容)为TRUE的列注意与其他函数不同，where可以通过列的内容而不是列名或者顺序来选取列，以下是一个where函数的使用示例：

1. airquality %>% select(where(~ is.integer(.x) && !any(is.na(.x))))

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1.    Temp Month Day
2. 1    67     5   1
3. 2    72     5   2
4. 3    74     5   3
5. 4    62     5   4
6. 5    56     5   5
7. 6    66     5   6
8. 7    65     5   7
9. 8    59     5   8
10. 9    61     5   9
11. 10   69     5  10
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 143 rows ]

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其中~和.x是purrr匿名函数简写格式，详细可见?purrr::as_mapper。
则是一个（或多个）以列名为变量名的表达式，用于对列表进行修改或汇总。
在表达式中，列名指定的列将以向量的形式传入函数或算符中参与运算。
例如，

1. iris %>% mutate(LW.ratio_Petal = Petal.Length / Petal.Width)

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species LW.ratio_Petal
2. 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa       7.000000
3. 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa       7.000000
4. 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa       6.500000
5. 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa       7.500000
6. 5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa       7.000000
7. 6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa       4.250000
8. 7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa       4.666667
9. 8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa       7.500000
10. 9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa       7.000000
11. 10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa      15.000000
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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就是计算iris$Petal.Length/iris$Petal.Width的结果并保存到LW.ratio_Petal列中。
如果使用的是一些非向量化的函数，那么得到会得到一些非预期的结果：

1. iris %>% mutate(new_col=sum(Petal.Length, Petal.Width))

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1.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species new_col
2. 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa   743.6
3. 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa   743.6
4. 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa   743.6
5. 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa   743.6
6. 5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa   743.6
7. 6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa   743.6
8. 7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa   743.6
9. 8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa   743.6
10. 9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa   743.6
11. 10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa   743.6
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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可以看到，new_col的值均为743.6，这是因为实际进行的运算变成了sum(iris$Petal.Length, iris$Petal.Width)，得到的单一值被填充为一列，得到了全为743.6的new_col
通过辅助函数c_across()和pick()可以在中以的格式选取列，前者会选取列拼接为向量，而后者会选取列为表：

1. iris %>% reframe(
2.   len_c_across=length(c_across(c(Petal.Length,Petal.Width))),
3.   nrow_pick=nrow(pick(Petal.Length,Petal.Width)),
4.   ncol_pick=ncol(pick(Petal.Length,Petal.Width)),
5.   .by=Species)

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1.      Species len_c_across nrow_pick ncol_pick
2. 1     setosa          100        50         2
3. 2 versicolor          100        50         2
4. 3  virginica          100        50         2

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在中进行变量替换

通常接受“裸露”的列名作为参数（如iris %>% select(Species, Petal.Width)中的Species和Petal.Width）。如果列名存储在变量中，则需要借助辅助函数或通过“注入”的方式将变量中的内容插入到参数中。
变量可以分为普通变量（var）和函数参数（arg）两种，后者还包括值传递（f("str")中的"str"）、变量传递（f(var)中的var）和字面量（“裸露”的列名）三种情况。此外还可以接受列号（数字）作为参数。分别可以通过不同的方式将这些内容插入到参数中：

1. var1 <- 4 # 普通变量，列号（数字）
2. sp <- "Species" # 普通变量，列名（字符串）
4. iris %>% select(any_of(var1), !!sp)

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1.    Petal.Width Species
2. 1          0.2  setosa
3. 2          0.2  setosa
4. 3          0.2  setosa
5. 4          0.2  setosa
6. 5          0.2  setosa
7. 6          0.4  setosa
8. 7          0.3  setosa
9. 8          0.2  setosa
10. 9          0.2  setosa
11. 10         0.1  setosa
12. [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 140 rows ]

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虽然看上去花样很多，但实际用到的只有三类语法，分别是：

• tidyselect::辅助函数any_of()和all_of()
  
• rlang引用格式sym()、ensym()、enexpr()和注入符!!
  
  
  
  • 以及这一格式的简写形式{{ }}
    
  
  

any_of()和all_of()与前面提到的starts_with()、ends_with()等函数类似，接受一个字符串向量并选取相应列名的列。如果列名不存在于表中，any_of()会忽略这些列，而all_of()则会报错。
sym()、ensym()和enexpr()都是expr()的变体，它们都属于rlang的defuse函数家族。这个函数家族主要用于以字面形式存储表达式（而不是运行后的结果）。例如，expr(1+1)返回+, 1, 1，而不是1+1的结果2。defuse后的表达式可以赋值给变量，用来传递给其他函数，或者在需要的时候运行（通过eval()函数）。

sym()的功能是将字符串转化为符号。符号是一类简单的表达式，它不包含任何运算，仅仅指代一个字面值。例如，sym("sp")的结果为sp，而sym(sp)的结果则为Species（因为之前给sp赋值了sp