博客原文：https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/
作者：Suzan Baert
注意：所有代码都将作为管道的一部分呈现，即使它们中的任何一个都不是完整的管道。 在某些情况下，我添加了一个
glimpse（）语句，允许您查看输出tibble中选择的列，而不必每次都打印所有数据。
数据集
library(tidyverse)#built-in R dataset glimpse(msleep)## Observations: 83## Variables: 11## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Grea... ## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina", "Bo...## $ vore <chr> "carni", "omni", "herbi", "omni", "herbi", "herbi... ## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Soricomorph...## $ conservation <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "vu", N...## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1...## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, NA, 0....## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667, 0.38...## $ awake <dbl> 11.9, 7.0, 9.6, 9.1, 20.0, 9.6, 15.3, 17.0, 13.9,...## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, NA, 0....## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.4...
选取列
选取列：基础部分
如果目的是选择其中几列，只需在select语句中添加列的名称即可。 添加它们的顺序将决定它们在output中的显示顺序。
msleep %>% select(name, genus, sleep_total, awake) %>% glimpse()## Observations: 83## Variables: 4## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Great... ## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina", "Bos...## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1,...## $ awake <dbl> 11.9, 7.0, 9.6, 9.1, 20.0, 9.6, 15.3, 17.0, 13.9, ...
如果你想添加很多列，可以通过使用chunks提高工作效率，取消选择甚至取消选择列并重新添加它来进行选择 直接。
同时可以请使用start_col：end_col语法选择某些列：
msleep %>% select(name:order, sleep_total:sleep_cycle) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 7## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Great... ## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina", "Bos...## $ vore <chr> "carni", "omni", "herbi", "omni", "herbi", "herbi"...## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Soricomorpha... ## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1,... ## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, NA, 0.6... ## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667, 0.383...
另一种方法是通过在列名称前添加减号来取消选择列。 还可以通过此操作取消选择某些列。
msleep %>% select(-conservation, -(sleep_total:awake)) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 6## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Greater s... ## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina", "Bos", "...## $ vore <chr> "carni", "omni", "herbi", "omni", "herbi", "herbi", "c... ## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Soricomorpha", "...## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, NA, 0.07000...## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.490, 0...
甚至可以取消选择整个chunks列，然后重新添加其中某列。下面的示例代码取消选择从name到awake的所有列，但重新添加列'conservation'，即使它是取消选择的列的一部分。 但这只适用于在同一select（）语句中。
msleep %>% select(-(name:awake), conservation) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 3## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, NA, 0....## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.4...## $ conservation <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "vu", N...
根据列名特点选择列
如果你有很多具有类似列名的列，你可以通过在select语句中添加starts_with（），ends_with（）或contains（）来使用匹配。
msleep %>%
select(name, starts_with("sleep")) %>%
glimpse## Observations: 83## Variables: 4## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Great...## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1,...## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, NA, 0.6...## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667, 0.383...msleep %>%
select(contains("eep"), ends_with("wt")) %>%
glimpse## Observations: 83## Variables: 5## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1,...## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, NA, 0.6...## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667, 0.383...## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, NA, 0.0...## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.49...根据正则表达式选择列
以上的辅助函数都是使用精确的模式匹配。 如果你有列名模式并不精确相同，你可以在matches（）中使用任何正则表达式。下面的示例代码将添加任何包含“o”的列，后跟一个或多个其他字母，以及“er”。
#selecting based on regexmsleep %>%
select(matches("o.+er")) %>%
glimpse## Observations: 83## Variables: 2## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Soricomorph...
## $ conservation <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "vu", N...根据预先确定的列名选择列
还有另一个选项可以避免连续重新输入列名：one_of（）。 您可以预先设置列名，然后在select（）语句中通过将它们包装在one_of（）中或使用!!运算符来引用它们。
classification <- c("name", "genus", "vore", "order", "conservation")
msleep %>%
select(!!classification)## # A tibble: 83 x 5## name genus vore order conservation## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> ## 1 Cheetah Acinonyx carni Carnivora lc ## 2 Owl monkey Aotus omni Primates <NA> ## 3 Mountain beaver Aplodontia herbi Rodentia nt ## 4 Greater short-tailed shrew Blarina omni Soricomorpha lc ## 5 Cow Bos herbi Artiodactyla domesticated## 6 Three-toed sloth Bradypus herbi Pilosa <NA> ## 7 Northern fur seal Callorhinus carni Carnivora vu ## 8 Vesper mouse Calomys <NA> Rodentia <NA> ## 9 Dog Canis carni Carnivora domesticated## 10 Roe deer Capreolus herbi Artiodactyla lc ## # ... with 73 more rows根据数据类型选择列
select_if函数允许您传递返回逻辑语句的函数。 例如，您可以使用select_if（is.character）选择所有字符串列。 同样，你可以添加is.numeric，is.integer，is.double，is.logical，is.factor。如果你有日期列，你可以加载lubridate包，并使用is.POSIXt或is.Date。
msleep %>% select_if(is.numeric) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 6## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1,...## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, NA, 0.6...## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667, 0.383...## $ awake <dbl> 11.9, 7.0, 9.6, 9.1, 20.0, 9.6, 15.3, 17.0, 13.9, ...## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, NA, 0.0...## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.49...
您也可以选择否定，但在这种情况下，您需要添加波形符以确保仍将函数传递给select_if。 select_all / if / at函数需要将函数作为参数传递。 如果你必须添加任何否定或参数，你必须将你的函数包装在funs（）中，或者在重新创建函数之前添加波形符。
msleep %>% select_if(~!is.numeric(.)) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 5## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Grea... ## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina", "Bo...## $ vore <chr> "carni", "omni", "herbi", "omni", "herbi", "herbi... ## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Soricomorph...## $ conservation <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "vu", N...
按逻辑表达式选择列
实际上，select_if允许您根据任何逻辑函数进行选择，而不仅仅基于数据类型。 例如，可以选择平均值大于500的所有列。 为避免错误，您还必须仅选择数字列，您可以提前执行此操作以获得更简单的语法，也可以在同一行中执行。类似地，'mean> 500本身不是一个函数，所以你需要先添加一个代字号，或者将它包装在funs（）`中以将语句转换为函数。
msleep %>% select_if(is.numeric) %>% select_if(~mean(., na.rm=TRUE) > 10)
或者更简便:
msleep %>% select_if(~is.numeric(.) & mean(., na.rm=TRUE) > 10)## # A tibble: 83 x 3## sleep_total awake bodywt## <dbl> <dbl> <dbl>## 1 12.1 11.9 50.0 ## 2 17.0 7.00 0.480 ## 3 14.4 9.60 1.35 ## 4 14.9 9.10 0.0190## 5 4.00 20.0 600 ## 6 14.4 9.60 3.85 ## 7 8.70 15.3 20.5 ## 8 7.00 17.0 0.0450## 9 10.1 13.9 14.0 ## 10 3.00 21.0 14.8 ## # ... with 73 more rows
select_if的另一个有用功能是n_distinct（），它计算可以在列中找到的不同值的数量。例如，要返回少于10个不同答案的列，请在select_if语句中传递~n_distinct（。）<10。 鉴于n_distinct（。）<10不是函数，你需要在前面放一个波浪号。
msleep %>% select_if(~n_distinct(.) < 10)## # A tibble: 83 x 2## vore conservation## <chr> <chr> ## 1 carni lc ## 2 omni <NA> ## 3 herbi nt ## 4 omni lc ## 5 herbi domesticated## 6 herbi <NA> ## 7 carni vu ## 8 <NA> <NA> ## 9 carni domesticated## 10 herbi lc ## # ... with 73 more rows
对列重新排序
您可以使用select（）函数（见下文）重新排序列。 您选择它们的顺序将决定最终的顺序。
msleep %>% select(conservation, sleep_total, name) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 3## $ conservation <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "vu", N...## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1...## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Grea...
如果你只是想将几列移到前面，你可以在之后使用everything（）这将简便地添加所有剩余的列。
msleep %>% select(conservation, sleep_total, everything()) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 11## $ conservation <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "vu", N...## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0, 10.1...## $ name <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", "Grea... ## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina", "Bo...## $ vore <chr> "carni", "omni", "herbi", "omni", "herbi", "herbi... ## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Soricomorph...## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, NA, 0....## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667, 0.38...## $ awake <dbl> 11.9, 7.0, 9.6, 9.1, 20.0, 9.6, 15.3, 17.0, 13.9,...## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, NA, 0....## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850, 20.4...
列名
有时候列名称本身需要进行更改：
重命名列
如果您将使用select（）语句，则可以在select函数中直接重命名。
msleep %>% select(animal = name, sleep_total, extinction_threat = conservation) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 3## $ animal <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", ...## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0,...## $ extinction_threat <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "v...
如果要保留所有列，因此不能使用select（）语句，可以通过添加rename（）语句来重命名。
msleep %>% rename(animal = name, extinction_threat = conservation) %>% glimpse## Observations: 83## Variables: 11## $ animal <chr> "Cheetah", "Owl monkey", "Mountain beaver", ...## $ genus <chr> "Acinonyx", "Aotus", "Aplodontia", "Blarina"...## $ vore <chr> "carni", "omni", "herbi", "omni", "herbi", "... ## $ order <chr> "Carnivora", "Primates", "Rodentia", "Sorico...## $ extinction_threat <chr> "lc", NA, "nt", "lc", "domesticated", NA, "v... ## $ sleep_total <dbl> 12.1, 17.0, 14.4, 14.9, 4.0, 14.4, 8.7, 7.0,... ## $ sleep_rem <dbl> NA, 1.8, 2.4, 2.3, 0.7, 2.2, 1.4, NA, 2.9, N... ## $ sleep_cycle <dbl> NA, NA, NA, 0.1333333, 0.6666667, 0.7666667,... ## $ awake <dbl> 11.9, 7.0, 9.6, 9.1, 20.0, 9.6, 15.3, 17.0, ... ## $ brainwt <dbl> NA, 0.01550, NA, 0.00029, 0.42300, NA, NA, N... ## $ bodywt <dbl> 50.000, 0.480, 1.350, 0.019, 600.000, 3.850,...
格式化所有列名
select_all（）函数允许更改所有列，并将函数作为参数。如果想以大写形式获取所有列名，可以使用toupper（），同样可以使用小写tolower（）。
msleep %>% select_all(toupper)## # A tibble: 83 x 11## NAME GENUS VORE ORDER CONSERVATION SLEEP_TOTAL SLEEP_REM SLEEP_CYCLE## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>## 1 Cheet~ Acin~ carni Carn~ lc 12.1 NA NA ## 2 Owl m~ Aotus omni Prim~ <NA> 17.0 1.80 NA ## 3 Mount~ Aplo~ herbi Rode~ nt 14.4 2.40 NA ## 4 Great~ Blar~ omni Sori~ lc 14.9 2.30 0.133## 5 Cow Bos herbi Arti~ domesticated 4.00 0.700 0.667## 6 Three~ Brad~ herbi Pilo~ <NA> 14.4 2.20 0.767## 7 North~ Call~ carni Carn~ vu 8.70 1.40 0.383## 8 Vespe~ Calo~ <NA> Rode~ <NA> 7.00 NA NA ## 9 Dog Canis carni Carn~ domesticated 10.1 2.90 0.333## 10 Roe d~ Capr~ herbi Arti~ lc 3.00 NA NA ## # ... with 73 more rows, and 3 more variables: AWAKE <dbl>, BRAINWT <dbl>,## # BODYWT <dbl>
你可以通过动态创建函数来进一步：如果你有来自excel杂乱的列名，你可以用下划线替换所有的空格。
#making an unclean database:msleep2 <- select(msleep, name, sleep_total, brainwt)
colnames(msleep2) <- c("name", "sleep total", "brain weight")
msleep2 %>%
select_all(~str_replace(., " ", "_"))## # A tibble: 83 x 3## name sleep_total brain_weight## <chr> <dbl> <dbl>## 1 Cheetah 12.1 NA ## 2 Owl monkey 17.0 0.0155 ## 3 Mountain beaver 14.4 NA ## 4 Greater short-tailed shrew 14.9 0.000290## 5 Cow 4.00 0.423 ## 6 Three-toed sloth 14.4 NA ## 7 Northern fur seal 8.70 NA ## 8 Vesper mouse 7.00 NA ## 9 Dog 10.1 0.0700 ## 10 Roe deer 3.00 0.0982 ## # ... with 73 more rows或者，如果您的列包含其他数据，例如问题编号：
#making an unclean database:msleep2 <- select(msleep, name, sleep_total, brainwt)
colnames(msleep2) <- c("Q1 name", "Q2 sleep total", "Q3 brain weight")
msleep2[1:3,]## # A tibble: 3 x 3## `Q1 name` `Q2 sleep total` `Q3 brain weight`## <chr> <dbl> <dbl>## 1 Cheetah 12.1 NA ## 2 Owl monkey 17.0 0.0155## 3 Mountain beaver 14.4 NA您可以将select_all与str_replace结合使用以消除额外的字符。
msleep2 %>% select_all(~str_replace(., "Q[0-9]+", "")) %>% select_all(~str_replace(., " ", "_")) ## # A tibble: 83 x 3## `_name` `_sleep total` `_brain weight`## <chr> <dbl> <dbl>## 1 Cheetah 12.1 NA ## 2 Owl monkey 17.0 0.0155 ## 3 Mountain beaver 14.4 NA ## 4 Greater short-tailed shrew 14.9 0.000290## 5 Cow 4.00 0.423 ## 6 Three-toed sloth 14.4 NA ## 7 Northern fur seal 8.70 NA ## 8 Vesper mouse 7.00 NA ## 9 Dog 10.1 0.0700 ## 10 Roe deer 3.00 0.0982 ## # ... with 73 more rows
行名转换成列
某些数据框的行名本身有意义，例如mtcars数据集：
mtcars %>% head## 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
如果希望此列成为实际列，则可以使用rownames_to_column（）函数，并指定新列名。
mtcars %>% tibble::rownames_to_column("car_model") %>% head## car_model mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb## 1 Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
## 2 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
## 3 Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
## 4 Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
## 5 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
## 6 Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
作者：夜神moon
链接：https://www.jianshu.com/p/67d4f8104696
点击查看更多内容
为 TA 点赞
评论
共同学习，写下你的评论
评论加载中...
作者其他优质文章
正在加载中
感谢您的支持，我会继续努力的～
扫码打赏，你说多少就多少
赞赏金额会直接到老师账户
支付方式
打开微信扫一扫，即可进行扫码打赏哦