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這章重點放在dplyr
plyr與dplyr有不少函數是重疊的
不過都會以dplyr為主
plyr跟dplyr有一些名字不同，但功能相似的函數
我會一併介紹
先列一下這章要介紹的函數 (沒標註的就是來自dplyr)
A. 基本整理的函數：arragnge, filter, mutate, select, group_by, summarise, n
B. 增併rownames為變數：add_rownames, plyr:::name_rows
C. list to data.frame：as_data_frame
D. by var 合併函數：join, plyr:::join, data.table:::merge, base:::merge
E. col/row 合併函數：bind_rows, data.table:::rbindlist, bind_cols
F. 取唯一列：distinct, data.table:::unique
G. 列行運算：rowwise, plyr:::colwise
H. 值映射(對應修改)：plyr:::mapvalues, plyr:::revalue
I. 其他函數：summarise_each, mutate_each
J. 特殊函數：plyr:::here
1. 基本整理函數
arrange: 根據你選定的變數做排列 (可以是多個變數)
filter: 根據你設定的條件做row 篩選(or selection)
mutate: 根據你給定的值賦予新變數，或是變更舊變數
select: 根據給定的變數名稱做選擇，也可以做刪除變數
group_by: 根據給定變數做group，以銜接summarise
summarise: 資料整併
n: 計算資料個數
用一個簡單例子來展示用法：
` R
set.seed(100)
(dt = data.table(V1 = rpois(5, 3),
V2 = sample(c("g1", "g2"), 5, 1), V3 = rnorm(5)))
# V1 V2 V3
# 1: 2 g1 0.3186301
# 2: 2 g2 -0.5817907
# 3: 3 g1 0.7145327
# 4: 1 g2 -0.8252594
# 5: 3 g1 -0.3598621
dt %>% arrange(V1, V2, V3)
# V1 V2 V3
# 1: 1 g2 -0.8252594
# 2: 2 g1 0.3186301
# 3: 2 g2 -0.5817907
# 4: 3 g1 -0.3598621
# 5: 3 g1 0.7145327
dt %>% filter(V1 <= 2, V3 < 0)
# V1 V2 V3
# 1: 2 g2 -0.5817907
# 2: 1 g2 -0.8252594
dt %>% mutate(V5 = V1 * V3, V6 = substr(V2, 2, 2),
V7 = round(V3), V8 = 1L, V3 = V3 **2)
# V1 V2 V3 V5 V6 V7 V8
# 1: 2 g1 0.1015251 0.6372602 1 0 1
# 2: 2 g2 0.3384804 -1.1635814 2 -1 1
# 3: 3 g1 0.5105570 2.1435981 1 1 1
# 4: 1 g2 0.6810531 -0.8252594 2 -1 1
# 5: 3 g1 0.1295008 -1.0795864 1 0 1
dt %>% select(V1, V2)
# V1 V2
# 1: 2 g1
# 2: 2 g2
# 3: 3 g1
# 4: 1 g2
# 5: 3 g1
dt %>% group_by(V2) %>% summarise(size_g = n(), m_V3 = mean(V3),
s_V1 = sum(V1))
# V2 size_g m_V3 s_V1
# 1 g1 3 0.2244336 8
# 2 g2 2 -0.7035251 3
`
上面的例子是一些簡單運用的範例
先介紹一下tbl_df, tbl_dt的class
tbl_df跟tbl_dt只會列出一部分的資料
做操作時比較不會因為太多資料的輸出造成當機
要更改列出的資料量，可以這樣做
` R
set.seed(100)
(dt = data.table(V1 = rpois(50, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 50, 1),
V3 = rnorm(50))) %>% tbl_dt(FALSE)
# V1 V2 V3
# 1 2 g1 -0.4470622
# 2 2 g1 -1.7385979
# 3 3 g1 0.1788648
# 4 1 g1 1.8974657
# 5 3 g2 -2.2719255
# 6 3 g1 0.9804641
# 7 4 g1 -1.3988256
# 8 2 g1 1.8248724
# 9 3 g2 1.3812987
# 10 1 g1 -0.8388519
# .. .. .. ...
print(dt, n = 5)
# V1 V2 V3
# 1 2 g1 -0.4470622
# 2 2 g1 -1.7385979
# 3 3 g1 0.1788648
# 4 1 g1 1.8974657
# 5 3 g2 -2.2719255
# .. .. .. ...
`
再介紹一些這些函數的其他用法
` R
dt = data.table(V1 = rpois(20, 3), V2 = sample(c("g1", "g2"), 20, 1),
V3 = rnorm(20), V4 = rgamma(20, 5, 3))
# 你可以直接用一個你想要使用的變數放入，不須先立變數
dt %>% arrange(V1*V3, V3)
dt %>% filter(abs(V1*V3) > 1)
# desc是dplyr的函數提供反向排列
dt %>% arrange(V1)
dt %>% arrange(desc(V1))
# 兩種做變數刪除的方式 (我偏好第二種)
dt %>% mutate(V4 = NULL)
dt %>% select(-V4)
# select 還有提供各種特別函數於select中使用
dt %>% select(starts_with("V"))
dt %>% select(ends_with("1"))
dt %>% select(contains("2"))
dt %>% select(matches("\\w\\d"))
dt %>% select(num_range("V", 1:2))
`
2. 增併rownames為變數
如標題所示，直接看範例
` R
dat = data.frame(A = 1:5, row.names = paste0("City_", LETTERS[1:5]))
dat %>% name_rows
dat %>% add_rownames
dat %>% add_rownames("city") # add_rownames可以改成你要的名稱
`
3. list to data.frame
as_data_frame提供比as.data.frame有效率的轉換方法
我之前也沒用過，不過看到manual寫到這個函數，就忍不住想分享一下
不過這個函數強迫list的element要有name，使用上要注意一下
` R
library(microbenchmark)
dat_list = lapply(rep(1e6, 200), rnorm)
names(dat_list) <- paste0("A", 1:200)
microbenchmark(
as_data_frame(dat_list),
as.data.frame(dat_list)
)
#Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq
# as_data_frame(dat_list) 1.22642 1.281156 1.418296 1.311944 1.339027
# as.data.frame(dat_list) 19.83196 20.199147 21.397833 20.350524 21.143335
# expr max neval
# as_data_frame(dat_list) 6.957693 100
# as.data.frame(dat_list) 33.307182 100
`
看起來是沒差很多啦(汗顏，可能資料不夠大
4. by var 合併函數
先介紹base的merge，這個函數是用來合併兩個data.frame
除了input的兩個data.frame，還有其他五個input (其他input之後再提)
a. by - 合併根據的變數
b. by.x - 合併根據的變數 於第一個data.frame的名稱
c. by.y - 合併根據的變數 於第二個data.frame的名稱
d. all.x - 是否保留來自第一個data.frame的values
e. all.y - 是否保留來自第一個data.frame的values
註：還有一個input是 all 可以一次控制all.x跟all.y
我用簡單的範例去介紹這幾個選項
` R
## 產生資料
set.seed(75)
(x = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE))
# cat1 cat2 v
# 1 A 1 4
# 2 A 2 3
# 3 <NA> NA 4
# 4 B NA 4
# 5 A 1 4
(y = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE))
# cat1 cat2 v
# 1 A 2 1
# 2 A 1 8
# 3 <NA> NA 2
# 4 B 2 5
# 5 <NA> 1 3
## 兩個data.frame的資料都不保留 (預設值)
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = FALSE, all.y = FALSE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 <NA> NA 4 2
## 保留第一個data.frame的全部資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = TRUE, all.y = FALSE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B NA 4 NA
# 5 <NA> NA 4 2
## 保留第二個data.frame的全部資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = FALSE, all.y = TRUE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B 2 NA 5
# 5 <NA> 1 NA 3
# 6 <NA> NA 4 2
## 保留兩個data.frame全部的資料
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all.x = TRUE, all.y = TRUE)
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 B 2 NA 5
# 5 B NA 4 NA
# 6 <NA> 1 NA 3
# 7 <NA> NA 4 2
`
all.x跟all.y這四種組合分別對應到dplyr的四種join
a. inner_join - merge(..., all.x = FALSE, all.y = FALSE)
b. left_join - merge(..., all.x = TRUE , all.y = FALSE)
c. right_join - merge(..., all.x = FASLE, all.y = TRUE)
d. full_join - merge(..., all.x = TRUE , all.y = TRUE)
但是merge跟dplyr的join還是有些微不同
dplyr的join不會去比對by variable都是NA的情況
給一個例子就好
` R
inner_join(x, y, by = c("cat1","cat2"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 <NA> NA 4 2
# 4 A 1 4 8
`
PS: If you use dplyr 0.4.1, there is something wrong. You're gonna find the
output do not contain the line: 3 <NA> NA 4 2. Please update your dplyr
to 0.4.2 or higher version.
至於plyr:::join就沒有這個問題
` R
join(x, y, by = c("cat1","cat2"), 'inner')
# cat1 cat2 v v
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 <NA> NA 4 2
# 4 A 1 4 8
`
plyr:::join用法其實大同小異，它是用type去控制join方式
最後是data.table:::merge
` R
setDT(x)
setDT(y)
merge(x, y, by = c("cat1","cat2"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1: NA NA 4 2
# 2: A 1 4 8
# 3: A 1 4 8
# 4: A 2 3 1
`
其實用法跟merge一模一樣，不贅述
介紹完by, all.x, 跟all.y之後，我們來介紹by.x跟by.y
用一個簡單例子：
` R
set.seed(75)
x = data.frame(cat1 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE)
y = data.frame(cat3 = sample(c("A", "B", NA), 5, 1),
cat4 = sample(c(1, 2, NA), 5, 1), v = rpois(5, 3),
stringsAsFactors = FALSE)
merge(x, y, by.x = c("cat1","cat2"), by.y = c("cat3","cat4"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 1 4 8
# 3 A 2 3 1
# 4 <NA> NA 4 2
`
我想這個例子已經很好說明了by.x跟by.y了
接著是再dplyr怎麼做？
` R
inner_join(x, y, by = c("cat1" = "cat3", "cat2" = "cat4"))
# cat1 cat2 v.x v.y
# 1 A 1 4 8
# 2 A 2 3 1
# 3 A 1 4 8
`
至於plyr:::join跟data.table:::merge就沒有支援這種功能了
dplyr還提供兩種join: semi_join跟anti_join
簡單說明一下，semi_join就是只保留第一個data.frame變數的inner_join
anti_join則semi_join沒有配對的組合
這兩個有興趣再去玩玩看，這裡就不提供例子了
最後是一個實際問題
我如果要merge超過三個的df怎麼辦？
可以參考一下 #1LaHm_aH (R_Language)
這裡完整介紹一下使用這幾個套件要怎麼解決
` R
DF_list = replicate(5, data.frame(cat1 = sample(c("A", "B"), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2), 5, 1), v = rnorm(5)), simplify = FALSE)
# 下列兩種會變成橫表，每一個data.frame的v都會保留
Reduce(function(x, y) merge(x, y, by = c("cat1","cat2"), all=TRUE), DF_list)
Reduce(function(x, y) full_join(x, y, by = c("cat1","cat2")), DF_list)
# 只保留第一個data.frame的值
join_all(DF_list, by = c("cat1","cat2"), type = "full")
# 直表，保留全部的v，等同於全部做rbind
join_all(DF_list, by = c("cat1","cat2", "v"), type = "full")
`
其實這樣每一個方法的結果都會很混亂，非常不建議，除非你知道你目標是什麼
5. col/row 合併函數
bind_rows跟rbindlist其實就是在做 do.call(rbind, .)或是 Reduce(rbind, .)
只是這兩個function更加有效率
如果還不懂do.call(rbind, .)跟Reduce(rbind, .)再做什麼
剛好可以利用這個機會去弄懂他們在幹嘛
` R
DF_list = replicate(5, data.frame(cat1 = sample(c("A", "B"), 5, 1),
cat2 = sample(c(1, 2), 5, 1), v = rnorm(5)), simplify = FALSE)
bind_rows(DF_list)
rbindlist(DF_list)
`
bind_cols等同於 do.call(cbind, .)
`
DT_list = lapply(1:5, function(x) data.table(rnorm(5)) %>%
setnames(paste0("V", x)))
bind_cols(DT_list)
`
還有一半，我們留到下一章再討論。
[關鍵字]: dplyr
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.27.107
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1437545676.A.A4B.html
第三章可能要拖到晚上了，現在有點累
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