dplyr是R语言中的一个包,用于简化数据转换。它提供了选择列、重命名、过滤、排序、修改、汇总和分组等功能。通过管道操作符(%>%),可以将多个步骤连接,使代码更易读。dplyr让数据清理和准备更高效。
处理大型数据集时,先清理工作区释放内存,用data.table包的fread()读取CSV,速度远快于read.csv()。用dplyr和tidyselect的select系列函数按前缀、后缀或包含字符筛选变量,并随机抽样测试代码。这些策略适用于GB级数据,TB级需用RHadoop等工具。
本文介绍R语言dplyr包处理数据框的常用函数:filter()和slice()筛选行,arrange()排序,select()选列,mutate()新增变量,summarise()计算统计量,group_by()分组,并用管道符%>%组合多步操作。以MASS包的birthwt数据集演示,最后用epiDisplay包的Planning数据练习数据清理。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。