这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在R语言中使用dplyr包对数据进行处理，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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1、数据筛选函数：

#可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本
#filter(.data=,condition_1,condition_2)#将返回相匹配的数据

#同时可以多条件匹配multiple condition，当采用多条件匹配时可直接condition1，condition2或者condition1&condition2
#其他逻辑表达还有：==，>,>=等，&，|，！，xor（），is.na，between，near

#filter延展的相关函数filter_all()、filter_if()、filter_at()

#以iris数据集为例：

filter(.data=iris,Sepal.Length>3,Sepal.Width<3.5)
 
filter(.data=iris,Sepal.Length>3,Species=="virginica")

输出情况：                                                                          输出情况：

#要使用filter_all()、filter_if()、filter_at()需要先去掉Species列（非数值型列）

iris_data<-iris%>% select(-Species)

#筛选所有属性小于6的行

iris_data%>% filter_all(all_vars(.<6))

部分输出情况：

#筛选任意一个属性大于3的行

iris_data%>% filter_all(any_vars(.>3))

#筛选以sep开头的属性任一大于3的行

iris_data%>% filter_at(vars(starts_with("Sep")), any_vars(. >3))

#R中自带数据集mtcars，筛选任意一个属性大于150的行

filter_all(mtcars, any_vars(. > 150))

#筛选以d开头的属性任一可被2整除的行

filter_at(mtcars, vars(starts_with("d")), any_vars((. %% 2) == 0))

2、数据分组、汇总函数group_by、summarise

其他延展函数 group_by_all、group_by_if、group_by_at（将在后续文章中解析）

 group_by函数按照某个变量分组，对于数据集本身并不会发生什么变化，只有在与mutate(), arrange() 和 summarise() 函数结合应用的时候会体现出它的优越性，将会对这些 tbl 类数据执行分组操作 (R语言泛型函数的优越性).

mtcars_cyl <- mtcars %>% group_by(cyl)
 
mtcars_cyl %>% summarise(
disp = mean(disp),
hp = mean(hp)
)

mtcars_vs_am <- mtcars %>% group_by(vs, am)
 
mtcars_vs <- mtcars_vs_am %>% summarise(n = n())

3、新增列函数mutate，在数据集的基础上新增列，不对原数据作更改

可用的相关参数、逻辑：

• +, - 等等
• log()
• lead(), lag()
• dense_rank(), min_rank(), percent_rank(), row_number(), cume_dist(), ntile()
• cumsum(), cummean(), cummin(), cummax(), cumany(), cumall()
• na_if(), coalesce()
• if_else(), recode(), case_when()

相关延展函数：transmute、mutate_all、mutate_if、mutate_at（后期文章分享）

mtcars %>% as_tibble() %>% mutate(
cyl2 = cyl*3,
cyl4 = cyl2+2
)

上述就是小编为大家分享的怎么在R语言中使用dplyr包对数据进行处理了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

本文标题：怎么在R语言中使用dplyr包对数据进行处理-创新互联
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