R语言扩展包dplyr笔记

From: 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[hflights$Month
== 1 & hflights$DayofMonth == 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(hflights$DayofMonth,
hflights$Month, hflights$Year), ]

hflights[order(desc(hflights$ArrDelay)),
]

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()

(图就不上了, 右键复制来的链接太凶残了, 看着像是现算的)

更多例子见

vignette("introduction",
package = "dplyr")

另: 一些汇总时的小函数

n()

:
计算个数

n_distinct()

:
计算

x

中唯一值的个数.
(原文为

count_distinct(x)

,
测试无用)

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

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.

感想

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

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

还有

data.table

包也是很强大的哦,
空下来可以学一学