一、前言

在R语言中，tidyverse是一个庞大的数据分析生态系统，它由一系列数据可视化和数据处理软件包组成，能够极大地提高数据分析的效率和准确性。

在使用 Tidyverse 的过程中，我们会经常用到以下几个工具：

• ggplot2：用于数据可视化，可以绘制各种类型的图表，如散点图、柱状图、折线图等。
• dplyr：数据整理和转换工具，使用 pipe（%>%）操作符来实现数据的转换和筛选。
• tidyr：用于数据整理，可以将数据从宽型转换成长型，或将多个变量合并为一个变量。
• readr：用于读取常见的数据格式，如 CSV、TXT 等。
• stringr：用于字符串处理，可以进行字符串匹配、提取、替换等操作。
• tibble：用于创建数据框。

本文将介绍R语言tidyverse包（包括ggplot2、dplyr和tidyr等），详细讲解这些包的使用方法。我们还将介绍什么是数据可视化、数据整理以及数据转换，这些知识都是数据分析过程中非常重要的基础。在本文中，您将学习到使用R语言进行数据分析的关键技能，例如使用ggplot2绘制令人惊叹的图表，使用dplyr和tidyr包进行数据整理和转换，以及实用技巧，例如如何优雅地操作数据。通过本文的指导，您可以更加高效地进行数据分析，并将这些分析结果以更清晰、优美的图表呈现出来。

二、数据整理与转换

2.1 数据集

1. 加载数据集

data(mtcars)
head(mtcars)

2. 数据集展示

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

2.2 dplyr 的功能及其用法

dplyr 是一个强大的 R 库，用于数据的整理和转换，它具有简单易用的语法和高效的设计，通常使用 %>% 运算符来组合多种操作。

dplyr 提供一些基本操作，包括:

• 选择数据列（select）
• 重命名数据列（rename）
• 过滤观测值（filter）
• 排序（arrange）
• 添加新变量（mutate）
• 分组汇总（summarize）
• 连接数据集（join）等。

下面是这些操作的详细示例：

2.1.1 选择数据列（select）

挑选出mtcars数据集中部分数据，比如mpg, cyl 和 disp

library(dplyr)

select_data <- mtcars %>% select(mpg, cyl, disp)
head(select_data)

结果展示：

                   mpg cyl disp
Mazda RX4         21.0   6  160
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160
Datsun 710        22.8   4  108
Hornet 4 Drive    21.4   6  258
Hornet Sportabout 18.7   8  360
Valiant           18.1   6  225

2.1.2 重命名数据列（rename）

这里将在select_data数据集中重命名mpg为miles_per_gallon

select_data_rename <- select_data %>% rename(miles_per_gallon = mpg)
head(select_data_rename)

结果展示：

                  miles_per_gallon cyl disp
Mazda RX4                     21.0   6  160
Mazda RX4 Wag                 21.0   6  160
Datsun 710                    22.8   4  108
Hornet 4 Drive                21.4   6  258
Hornet Sportabout             18.7   8  360
Valiant                       18.1   6  225

从结果可以看出mpg已被修改为miles_per_gallon

2.1.3 过滤观测值（filter）

这里我们将过滤出miles_per_gallon大于20的

select_data_rename_flter <- select_data_rename %>% filter(miles_per_gallon >= 20)
head(select_data_rename_flter)

结果展示：

               miles_per_gallon cyl  disp
Mazda RX4                  21.0   6 160.0
Mazda RX4 Wag              21.0   6 160.0
Datsun 710                 22.8   4 108.0
Hornet 4 Drive             21.4   6 258.0
Merc 240D                  24.4   4 146.7
Merc 230                   22.8   4 140.8

2.1.4 排序（arrange）

这里我们将对miles_per_gallon进行降序排列

select_data_rename_flter_order <- select_data_rename_flter %>% arrange(desc(miles_per_gallon))
head(select_data_rename_flter_order)

结果展示：

               miles_per_gallon cyl  disp
Toyota Corolla             33.9   4  71.1
Fiat 128                   32.4   4  78.7
Honda Civic                30.4   4  75.7
Lotus Europa               30.4   4  95.1
Fiat X1-9                  27.3   4  79.0
Porsche 914-2              26.0   4 120.3

从结果可以看出数据按照miles_per_gallon降序排列

2.1.5 添加新变量（mutate）

select_data_add <- select_data %>% mutate(l_per_100km = 235.21/mpg*100)
head(select_data_add)

结果展示：

                   mpg cyl disp l_per_100km
Mazda RX4         21.0   6  160    1120.048
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160    1120.048
Datsun 710        22.8   4  108    1031.623
Hornet 4 Drive    21.4   6  258    1099.112
Hornet Sportabout 18.7   8  360    1257.807
Valiant           18.1   6  225    1299.503

2.1.6 分组汇总（summarize）

按照cyl分组，然后平均值

select_data_add_group <- select_data_add %>% group_by(cyl) %>% summarize(mean_mpg = mean(mpg))
head(select_data_add_group)

结果展示：

# A tibble: 3 × 2
    cyl mean_mpg
  <dbl>    <dbl>
1     4     26.7
2     6     19.7
3     8     15.1

2.1.7 连接数据集（join）

新建两个数据集，通过连接键id进行关联，然后将两个数据集整合在一起

df1 <- data.frame(id = c(1,2,3), var1 = c("a","b","c"))
df2 <- data.frame(id = c(1,2,4), var2 = c("A","B","D"))
inner_join(df1, df2, by="id")

结果展示：

  id var1 var2
1  1    a    A
2  2    b    B

从结果可以看出数据已经拼接在一起了。

2.3 tidyr 的功能及其用法

tidyr 是一个 R 库，用于数据整理和转换，它强调数据的长型与宽型转换，经常与 dplyr 结合使用，提供了许多有用的函数，如 gather、spread、separate 和 unite 等。

• gather：将数据从宽型转换成长型。
• spread：将数据从长型转换成宽型。
• separate：将一个变量拆分成多个变量。
• unite：将多个变量合并为一个变量。

下面是这些转换方法的详细示例：

2.3.1 创建演示数据集

df <- data.frame(country = c("USA", "Canada", "Mexico"), 
                 `2000` = c(5, 2, 10), 
                 `2001` = c(7, 3, 9))

结果展示：

  country X2000 X2001
1     USA     5     7
2  Canada     2     3
3  Mexico    10     9

2.3.2 宽类型转长类型（gather）

该函数将数据从宽格式转换为长格式。宽格式一般是指包含多列数据的格式，而长格式则是指只包含两列数据（变量列和值列）的格式。

使用方法：

gather(df, key = "variable", value = "value", cols = c("col1", "col2", ...))

示例：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 将宽格式数据变为长格式数据
df_long <- df %>% 
  gather(key = "year", value = "value",-c("country"))
df_long

结果展示：

  country  year value
1     USA X2000     5
2  Canada X2000     2
3  Mexico X2000    10
4     USA X2001     7
5  Canada X2001     3
6  Mexico X2001     9

2.3.2 长类型转宽类型（spread）

该函数将数据从长格式转换为宽格式。它通常用于将多个值列转换为单个宽型数据框中的列。

使用方法：

spread(df, key = "variable_name", value = "value")

示例：

df_wide <- df_long %>%
  spread(key = "year", value = "value")
df_wide

结果展示：

  country X2000 X2001
1  Canada     2     3
2  Mexico    10     9
3     USA     5     7

2.3.3 拆分变量（separate）

该函数将一个变量拆分成多个变量。

使用方法：

separate(data, col, into, sep, remove = TRUE, convert = FALSE)

示例：

df <- data.frame(full_name = c("Steve Smith", "Bob Johnson", "Alice Chen"), 
                 age = c(25, 30, 27), 
                 salary = c("$100,000", "$80,000", "$120,000"))
df

df_separate <- df %>% 
  separate(full_name, c("first_name", "last_name"), sep = " ")

df_separate

结果展示：

# df
    full_name age   salary
1 Steve Smith  25 $100,000
2 Bob Johnson  30  $80,000
3  Alice Chen  27 $120,000


# df_separate
  first_name last_name age   salary
1      Steve     Smith  25 $100,000
2        Bob   Johnson  30  $80,000
3      Alice      Chen  27 $120,000

在上面的示例中，我们使用 separate() 函数将 full_name 列拆分成 first_name 和 last_name 两列，并使用空格作为分隔符。

2.3.4 合并变量（unite）

该函数将多个变量合并为一个变量。

使用方法：

unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE)

示例：

df_unit <- df_separate %>% 
  unite(full_name, c("first_name", "last_name"), sep = " ")
df_unit

结果展示：

    full_name age   salary
1 Steve Smith  25 $100,000
2 Bob Johnson  30  $80,000
3  Alice Chen  27 $120,000

三、数据分析实战

在这部分中，我们将演示如何使用R语言中的ggplot2、dplyr和tidyr库进行数据分析。我们将使用一个真实的数据集，并进行数据导入、清洗、转换、分析和可视化等多个任务。通过本部分的演示，读者可以更好地理解ggplot2、dplyr和tidyr的相关知识，并在相似的数据分析任务中应用它们。

我们的任务是分析一份R语言自带的花的数据集。数据集包含了：

• Sepal.Length：萼片长度，以厘米为单位
• Sepal.Width：萼片宽度，以厘米为单位
• Petal.Length：花瓣长度，以厘米为单位
• Petal.Width：花瓣宽度，以厘米为单位
• Species：鸢尾花的品种，包括三个类别：setosa、versicolor和virginica

我们将尝试回答以下问题：

1. 不同品种鸢尾花的花瓣长度和宽度是否存在差异？
2. 鸢尾花的大小是否与种类有关？

3.1 加载数据集

#加载iris数据集
data(iris)

#查看前几行数据
head(iris)

结果展示：

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

3.2 花瓣长度和宽度是否存在差异？

1. 首先，我们用gather()函数将数据从宽格式变为长格式，以便更好地进行可视化

#使用gather函数将数据从宽格式变为长格式
iris_long <- iris %>%
  gather(key = "measurement", value = "value", Sepal.Length:Petal.Width)
iris_long

结果展示：

 Species  measurement value
1  setosa Sepal.Length   5.1
2  setosa Sepal.Length   4.9
3  setosa Sepal.Length   4.7
4  setosa Sepal.Length   4.6
5  setosa Sepal.Length   5.0
6  setosa Sepal.Length   5.4

2. 然后，我们使用facet_grid()函数将不同种类的鸢尾花绘制在不同的子图中，更好地比较不同种类之间的差异。

#使用facet_grid()函数将不同品种鸢尾花绘制在不同的子图中
ggplot(iris_long, aes(x = measurement, y = value, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  facet_grid(. ~ Species) +
  theme_bw() +
  labs(title = "不同品种鸢尾花的花瓣长度和宽度") +
  xlab("Measurement") +
  ylab("Value")

我们可以看到，不同品种鸢尾花的花瓣长度和宽度确实存在差异。鸢尾花“setosa”的花瓣相对较短而宽，而鸢尾花“versicolor”和“virginica”的花瓣相对较长但宽度较窄。

3.3 花的大小是否与种类有关?

接下来，我们可以使用dplyr库计算每朵鸢尾花的大小，并使用ggplot2可视化不同品种鸢尾花的大小分布情况。

#计算每朵鸢尾花的大小
iris <- iris %>%
  mutate(size = Petal.Length * Petal.Width)

结果展示：

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species size
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa 0.28
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa 0.28
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa 0.26
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa 0.30
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa 0.28
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa 0.68

绘图：

#绘制不同品种鸢尾花的大小分布情况
ggplot(iris, aes(x = Species, y = size, fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme_bw() +
  labs(title = "不同品种鸢尾花的大小") +
  xlab("Species") +
  ylab("Size")

我们可以看到，不同品种鸢尾花的大小分布情况也存在差异。鸢尾花“virginica”的大小分布最大，而鸢尾花“setosa”的大小分布最小。

四、实用技巧

4.1 读写数据文件

在R中读取和写入数据文件是数据分析任务中非常常见的操作。可以使用base R中的read.table()或write.table()函数，也可以使用readr包中的read_csv()或write_csv()等函数。

4.2 函数编写

在数据分析任务中，通常需要多次进行相同的数据转换操作。为了简化代码和提高效率，可以编写自己的函数来执行这些重复的任务。在R中，函数的编写非常简单，可以使用function()和return()语句创建自己的函数并执行特定操作。

4.3 R语言便捷快捷的代码技巧

• 使用管道符（ %>%）：该符号可以大大减少代码长度和提高代码可读性。它允许你将一系列函数链接在一起，并将中间结果传递给下一个函数。
• 使用匿名函数：在某些情况下，使用匿名函数可以减少代码量。通过使用(function(x) x^2)(5)这样的语法，可以直接对5进行平方运算，而不必定义一个具名函数。
• 使用向量化操作：R中很多函数都是向量化的，这意味着它们可以同时处理整个向量。在处理数据分析任务中的大数据时，这是非常有用的。