R语言dplyr简介

拼搏现实的明天。 2022-08-20 10:20 189阅读 0赞

参考:[http://bqnw.me/post/dplyr-note][http_bqnw.me_post_dplyr-note]

**引言**  
2014年刚到, 就在 Feedly 订阅里看到 RStudio Blog 介绍 dplyr 包已发布 (Introducing dplyr), 此包将原本 plyr 包中的 ddply() 等函数进一步分离强化, 专注接受dataframe对象, 大幅提高了速度,并且提供了更稳健的与其它数据库对象间的接口. 既然是 Hadley Wickham 的新作, 并自称 a grammar of data manipulation, 当然要先学为快了, 正好新申了域名, 就把原本记在 Rmd 里的笔记组织一下, 放在这里,算是个简短的教程吧, 仅供入门。

**正文: 学习笔记**

以下内容主要参照 Introducing dplyr 和 dplyr 包自带的简介 (Introduction to dplyr), 复制了原文对应代码, 并夹杂了个人理解和观点 (多附于括号内)。

# 0 初始化 #

*  0.1 安装

install.packages("dplyr")

*  0.2 示范数据

library(Lahman): Lahman 包里的棒球比赛数据集 Batting
    library(hflights): hflights 包里的飞机航班数据

*  0.3 数据集类型

# 将过长过大的数据集转换为显示更友好的 tbl_df 类型:
    
    hflights_df <- tbl_df(hflights)
    
    # 可以 hflights_df 感受一下不再被刷屏的感觉.

# 1 基本操作 #

把常用的数据操作行为归纳为以下五种:

## 1.1 筛选: filter() ##

按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集, 类似于 base::subset() 函数  
例如:

filter(hflights_df, Month == 1, DayofMonth == 1)

用R自带函数实现:

hflights[hflightsMonth == 1 & hflightsDayofMonth == 1, ]

除了代码简洁外, 还支持对同一对象的任意个条件组合, 如:

filter(hflights_df, Month == 1 | Month == 2)

注意: 表示 AND 时要使用 & 而避免 &&

## 1.2 排列: arrange() ##

按给定的列名依次对行进行排序.  
例如:

arrange(hflights_df, DayofMonth, Month, Year)

对列名加 desc() 进行倒序:

arrange(hflights_df, desc(ArrDelay))

这个函数和 plyr::arrange() 是一样的, 类似于 order()，用R自带函数实现:

hflights[order(hflightsMonth, hflightsArrDelay)), ]

## 1.3 选择: select() ##

用列名作参数来选择子数据集:

select(hflights_df, Year, Month, DayOfWeek)

还可以用 : 来连接列名, 没错, 就是把列名当作数字一样使用:

select(hflights_df, Year:DayOfWeek)

用 - 来排除列名:

select(hflights_df, -(Year:DayOfWeek))

同样类似于R自带的 subset() 函数 (但不用再写一长串的 c(“colname1”, “colname2”) 或者 which(colname(data) == “colname3”), 甚至还要去查找列号)

## 1.4 变形: mutate() ##

对已有列进行数据运算并添加为新列:

mutate(hflights_df, gain = ArrDelay - DepDelay, speed = Distance / AirTime * 60)

作用与 plyr::mutate() 相同, 与 base::transform() 相似, 优势在于可以在同一语句中对刚增加的列进行操作:

mutate(hflights_df, gain = ArrDelay - DepDelay, gain_per_hour = gain / (AirTime / 60))

而同样操作用R自带函数 transform() 的话就会报错:

transform(hflights,   gain = ArrDelay - DepDelay,   gain_per_hour = gain / (AirTime / 60))

## 1.5 汇总: summarise() ##

对数据框调用其它函数进行汇总操作, 返回一维的结果:

summarise(hflights_df, delay = mean(DepDelay, na.rm = TRUE))

等同于 plyr::summarise(), 原文说该函数功能尚不是非常有用, 大概以后的更新会加强吧.

# 2 分组动作 group\_by() #

以上5个动词函数已经很方便了, 但是当它们跟分组操作这个概念结合起来时, 那才叫真正的强大! 当对数据集通过 `group_by()` 添加了分组信息后,`mutate()`, `arrange()` 和 `summarise()` 函数会自动对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优势).

例如: 对飞机航班数据按飞机编号 (TailNum) 进行分组, 计算该飞机航班的次数 (`count = n()`), 平均飞行距离 (`dist = mean(Distance, na.rm = TRUE)`) 和 延时 (`delay = mean(ArrDelay, na.rm = TRUE)`)

planes <- group_by(hflights_df,TailNum)
    delay <- summarise(planes, count = n(), dist = mean(Distance, na.rm = TRUE), delay = mean(ArrDelay, na.rm = TRUE))
    delay <- filter(delay, count > 20, dist < 2000)

用 ggplot2 包作个图观察一下, 发现飞机延时不延时跟飞行距离没太大相关性:

ggplot(delay, aes(dist, delay)) + geom_point(aes(size = count), alpha = 1/2) + geom_smooth() + scale_size_area()

更多例子见 `vignette("introduction", package = "dplyr")`

**另: 一些汇总时的小函数**  
1. n(): 计算个数  
2. n\_distinct(): 计算 x 中唯一值的个数. (原文为 count\_distinct(x), 测试无用)  
3. first(x), last(x) 和 nth(x, n): 返回对应秩的值, 类似于自带函数 x\[1\], x\[length(x)\], 和 x\[n\]  
注意: 分组计算得到的统计量要清楚样本已经发生了变化, 此时的中位数是不可靠的

# 3 连接符 %.% #

包里还新引进了一个操作符, 使用时把数据名作为开头, 然后依次对此数据进行多步操作.  
比如:

Batting %.% group_by(playerID) %.% summarise(total = sum(G)) %.% arrange(desc(total)) %.%    head(5)

这样可以按进行数据处理时的思路写代码, 一步步深入, 既易写又易读, 接近于从左到右的自然语言顺序, 对比一下用R自带函数实现的:

head(arrange(summarise(group_by(Batting, playerID), total = sum(G)) , desc(total)), 5)
    # 或者像这篇文章所用的方法:
    totals <- aggregate(. ~ playerID, data=Batting[,c("playerID","R")], sum)
    ranks <- sort.list(-totals$R)
    totals[ranks[1:5],]

文章里还表示: 用他的 MacBook Air 跑 %.% 那段代码用了 0.036 秒, 跑上面这段代码则用了 0.266 秒, 运算速度提升了近7倍. (当然这只是一例, 还有其它更大的数字.)  
更多请 ?”%.%”, 至于这个新鲜的概念会不会和 ggplot2 里的 + 连接号一样, 发挥出种种奇妙的功能呢? 还是在实际使用中多体验感受吧。

可以看到, 用 dplyr 所含函数实现的代码都要简洁易读得多, 说到底, R语言只是一个工具, 作为工具, 就是要拿来用的, 越称手越便利越简洁越好, 可是, 正如 Hadley Wickham 在2013年的访谈中提到的那样:  
如果你用了8小时进行数据清理和数据整理，而只用了2小时进行建模，那么很明显，你希望了解如何将数据清理和整理的时间尽可能缩短。  
反思之下, 本人也是将大把的时间花在了对数据的反复调整上, 或许是手生, 当然R语言在这方面也确实有一定不足, 大神又说了:  
数据分析有两个瓶颈，一是我们的目标是什么，二是我们如何用计算机去实现。我现有的很多作品，如 ggplot2，plyr 和 reshape2，更关注的是如何更简单地表达你的目标，而不是如何让计算机算得更快。  
这种内在的理念正是要将工具工具化, 把无谓的时间减少, 让精力用在真正需要考虑的地方. 正如 Vim 一样, 在投入一定的学习成本后, 继续用继续学, 不知不觉地就能心手如一, 想做什么, 就已经按下去了, 从而更多地思考要编辑什么, 而不必纠结于光标移动选择等细节. 这其中的巧妙之处在于: 实现过程要以人脑的思维运作方式为标准, 让工具来适应人, 以实现目的为导向, ggplot2 的图形图层语法也是如此. 不管是软件也好, 编程语言也好, 高效的方法都是相通的, 这也正是许多人努力的方向, 另外平素语出惊人的王垠最近也表达了类似观点.  
顺便肖凯老师在网易云课堂新开的R语言初级教程里提到了十大必学R包的说法, 并把 plyr 列为之一, 有趣的是居然还有人在问答平台上求详情, 好奇之下放狗一搜, 原来出处在此 (脱水版), 其中 ggplot2 和 reshape2 是平时都有在用的, 还有实用的 knitr 和 Slidify , 其它就没什么发言权了.

# 深入学习 #

暂时没有太多的相关资料, 如欲进一步学习, 可参阅:  
\- dplyr 包自带的60页[详细文档][Link 1]  
\- 其余几个 `vignettes` (网页) 或 `vignette(package = "dplyr")` , 包含了数据库相关, 混合编程, 运算性能比较, 以及新的 window-functions 等内容.  
\- 简单看了下 `vignette("window-functions", package = "dplyr")`, 提供了一系列函数, 扩展了原来只能返回一个数值的聚焦类函数(如sum(), mean())至返回等长度的值, 变成 cumsum()和 cummean(), 以及 n(), lead() 和 lag()等便捷功能.  
\- plyr 包的相关文档: [主页][Link 2]  
还有[data.table][] 包也是很强大的哦, 空下来可以学一学

[http_bqnw.me_post_dplyr-note]: http://bqnw.me/post/dplyr-note
[Link 1]: http://cran.rstudio.com/web/packages/dplyr/dplyr.pdf
[Link 2]: http://plyr.had.co.nz/
[data.table]: http://cran.rstudio.com/web/packages/data.table/