一、plyr包

plyr扩展包主要是实现数据处理中的“分割-应用-组合”（split-apply-combine）策略。此策略是指将一个问题分割成更容易操作的部分，再对每一部分进行独立的操作，最后将各部分的操作结果组合起来。

plyr扩展包中的主要函数可以用**ply来概括：第一个 * 表示输入数据的结构，可选的数据结构有a(array)、d(data.frame)和 l (list)；第二个 * 表示输出数据的结构，可选的数据结构除了前面3种以外，还有“_”，它表示不输出，它的结果常用于绘图和建立缓存。

plyr包的12个主要函数

输入	输出数组	输出数据框	输出数据列表	无输出
数组	aaply	adply	alply	a_ply
数据框	daply	ddply	dlply	d_ply
列表	laply	ldply	llply	l_ply

 按照输入数据的结构可以分为3类：

a*ply(.data, .margins, .fun, ..., .progress="none")：按照维度对数组进行“切片”；

d*ply(.data, .variables, .fun, ..., .progress="none")：按照一列或多列将数据框分为若干子集；

l*ply(.data, .fun, ..., .progress="none")：将列表的每个分量作为子集。

 参数详解：

.data：表示输入数据；

.margins：表示数组的边际，与apply函数的MARGIN类似，也可以为向量。用来描述输入数据将如何被分割为若干部分；

.variables：表示分组变量，可以有多个变量。用来描述输入数据将如何被分割为若干部分。

.fun：表示应用于数据各部分的函数，如果没有指定.fun，则表示从一种数据结构变为另一种数据结构；

...：表示传递给.fun的其它参数；

.progress：表示进度条的类型，none表示不显示进度条，它有text，tk和win三种进度条。

下面用datasets包中的鸢尾花数据集iris和iris3举例：

library(plyr)
iris.set <- iris
iris3.set <- iris3
class(iris)
class(iris3)

 

若不在.fun指定应用函数，**ply()函数的作用仅仅是将数据集从一种结构转换为另一种结构。

iris.set1 <- dlply(iris.set, .variables="Species")
head(iris.set1)

二、dplyr包

plyr 包虽然功能强大，但在处理大数据集时可能会比较慢。对于更高效的数据处理，可以考虑使用 dplyr 包，它是 plyr 的一个现代替代品，提供了更快的速度和更直观的语法。

dplyr包主要针对数据框和tibble（tbl_df对象，一种增强的数据框）的操作。tibble数据结构在呈现大型数据集时非常友好。

下面以nyflights13扩展包中的flights数据集为例，此数据集中包含了336776次航班信息。（先安装install.packages("nyflights13"）。

flights数据集就是一个tibble类型的数据框，它和一般数据框的区别是，当打印到控制台上时会附带上更多的信息。例如，行数和列数，每一列的数据类型，少量的数据示例及省略的行数、列数和列名。

 1、select()函数

用于选择需要的变量用在后续的分析上。

library(dplyr)
# 选择列变量
head(select(flights, year, flight, dest))

如果要从数据中删除一些变量，可以通过在变量前添加负号（-）来实现。另外，在select()函数中还可以使用一些辅助函数来完成对列的匹配操作：starts_with()、ends_with()、contains()、matches()、num_range()、one_of()和everything()等。

选取以“a”为首字母的变量

library(dplyr)
# 选择以“a”为首字母的变量
head(select(flights, starts_with("a")))

 选取包含“lay”的变量

library(dplyr)
head(select(flights, contains("lay")))

选取最后单词为“.time”的变量

library(dplyr)
head(select(flights, matches(".time")))

2、filter()函数

 用于根据条件对数据的列或者记录进行筛选。

# 选取在7月19日起飞，并且飞行距离大于800的AS或HA航空公司的航班信息
filter(flights, month==7,day==19,distance>800,carrier=="AS"|carrier=="HA")

对比使用with()函数的筛选方法，就会显得使用filter()函数更加简洁清晰。

with(flights,flights[month==7 & day==19 & distance > 800 & (carrier=="AS"|carrier=="HA"),])

3、arrange()函数

 若是依据多列数据进行排序，只需按列的顺序写进此函数中即可；如果是逆序排，只需在变量前面加负号或使用rev()函数即可（注意，逆排序中使用负号的情况仅限于数值变量）

# 依次按month、day、carrier、origin和dest对flights进行排序
head(arrange(flights,-month,-day,carrier,origin,dest))

4、mutate()函数

转换函数，它可以同时修改和增加若干个变量。与R语言中的内置的转换函数transform()相比，它的优势是可在同一段代码中使用刚建立的新变量。

library(dplyr)
library(nycflights13)
# 计算飞行节约的时间和平均每小时所节约的时间
flights1 <- mutate(flights, gain=arr_delay - dep_delay, gain_per_hour= gain/(air_time/60))
head(flights1$gain)
head(flights1$gain_per_hour)

 5、group_by()和summarise()函数

这两个函数往往一起使用，先对数据集进行分组，然后再按组进行汇总。

先按照航空公司进行分组：

# 先按航空公司进行分组
flights2 <- group_by(flights, carrier)
# 查看分组变量
group_vars(flights2)
# 查看各组的行数
group_size(flights2)

 然后对各航空公司数据进行汇总：

flights3 <- summarise(flights2, dep_delay_mean = mean(dep_delay, na.rm=T),
                                arr_delay_mean = mean(arr_delay, na.rm=T),
                                distance_sd = sd(distance, na.rm=T))
flights3

6、连接函数

inner_join()函数：用于内连接

left_join()函数：用于左连接

right_join()函数：用于右连接

full_join()函数：用于全连接

7、抽样函数

sample_n()函数：随机选出指定个数（样本容量）的样本数；

sample_frac()函数：随机选出指定百分比的样本数。

sample_n(flights,size=8)

sample_frac(flights,size=0.10)

8、管道函数%>%

此函数可以通过不断地叠加，减少代码量和中间变量，这种写法极大地提高了代码的可读性和可维护性，特别是在进行数据分析和处理数据框（data frames）时。

在叠加过程中，%>%左边的结果将作为右边函数的第一个参数。

dplyr包中的%>%操作符实际上是从magrittr包中借用的，但dplyr作为数据操作的一个核心包，使得这个操作符在数据科学社区中变得非常流行。

df <- data.frame(
  id = 1:5,
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva"),
  score = c(85, 90, 95, 88, 92)
)

# 使用%>%管道函数
filtered_sorted_df <- df %>%
  filter(score > 90) %>%  # 过滤出score大于90的行
  arrange(desc(score)) %>%  # 按score降序排列
  select(name, score)  # 选择name和score列

print(filtered_sorted_df)

%>%管道函数可以与dplyr包中的其他函数（如mutate、summarise、group_by等）结合使用：

flights4 <- flights  %>%
  sample_frac(size = 0.1) %>% # 随机抽取10%的样本
  select(one_of("carrier","month","day",
                "dep_delay","arr_delay",
                "air_time","distance")) %>% # 筛选carrier、month、day等几列变量
  mutate(gain = arr_delay - dep_delay,
         gain_per_hour = gain / (air_time / 60)) %>% # 计算飞行节约时间和平均每小时所节约的时间
  group_by(carrier,month) %>% # 按航空公司和月份
  summarise(gain = mean(gain,na.rm = TRUE),distance = mean(distance,na.rm =TRUE)) # 求gain和distance平均值

flights4