R数据处理|基础篇（二）

先用几个问题检验一下你是否需要看这篇文章

• dplyr包中如何批量筛选变量做汇总计算，知不知道有summarise_all at?这类函数

• reshape2包中的融合重铸和分组计算有什么关联

• tidyr 包的使用

• Hadley 大神

本文介绍数据处理上的其他方面，和上一篇文章R数据处理|基础篇（一）合在一起就可以组成处理数据的一个完整的系统。

本文目录如下

• 数据框合并

• 拼接合并

• merge合并

• 计算并增加行列

• 汇总计算

• 分组计算

• 融合重铸

• 融合重铸的应用

• 拆分合并列

载入包

library(dplyr) # 高速处理数据，取代R自带的一些函数，代码简单易记
library(tidyr) # 提供一些其他功能
library(reshape2)

本文使用这三个包较多，如果对这几个包不再了解，建议先看一看

dplyr包5个主要函数（http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/16255468420147179438149/）

tidyr包中四个主要函数（http://www.cnblogs.com/homewch/p/5778405.html）

reshape2包中的融合-重铸两个函数（http://www.xueqing.tv/cms/article/97）（或R语言实战书）

数据框合并

拼接合并

列相同的两个数据框可以直接纵向接在一起，行相同的两个数据框也可以横向接在一起。

name1 <- c("Bob","Mary","Jane","Kim")
name2 <- c("Bob","Kim","Jane")
weight <- c(60,65,45,55)
height <- c(170,165,140,135)
birth <- c("1990-1","1980-2","1995-5","1996-4")
accept <- c("no","ok","no")

df1 <- data.frame(name1,weight,height)
df2 <- data.frame(name2,birth,accept)
# 合并
rbind(df1,df2)
cbind(df1,df2)

# dplyr包中高效合并
bind_rows(df1,df2) 
bind_cols(df1,df2)

merge合并

当两个数据框中有一列表示相同的含义，其他列不同时，可以按照这一列merge起来。

比如拿到两张表，分别对应两个数据框，一个记录了公司每个员工的体重，一个记录了公司每个员工的身高，他们有相同的姓名一列，我们就可以把两个数据框融合成为一个带有姓名、身高、体重的数据框。

有的人可能会问，为什么不直接横向拼在一起，再把相同的名字列去掉？是因为如果两个数据框的名字顺序不一样，或者名字不是完全相同，这样做就不行了。我们来看下面的例子

先创建数据框

"Smith")
weight <- c(60,55,60)
name2 <- c("Bob","Eric")
height <- c(170,135,170)

df11 <- data.frame(name1,stringsAsFactors=F) # 加这个参数是防止字符串自动转化为因子
df33 <- data.frame(name1,height,stringsAsFactors=F)
df22 <- data.frame(name2,stringsAsFactors=F) # 成员与前面不完全一样

先使用基础的merge函数

merge(df11,df33) # 自动根据相同的列名匹配
merge(df11,df22,by.x="name1",by.y="name2") # 没有相同的列名则指定根据这两列融合
# 上面默认保留了df11和df22共有的行
merge(df11,by.y="name2",all=T) # 保留所有出现过的行,没有的显示NA
merge(df11,all.x=T) # 保留所有x的行
merge(df11,all.y=T) # 保留所有y的行

下面使用dplyr包

inner_join(df11,df33) # 自动根据相同的列名匹配 
full_join(df11,by=c("name1"="name2"))
left_join(df11,by=c("name1"="name2")) # 只保留前者的行
right_join(df11,by=c("name1"="name2")) # 只保留后者的行
semi_join(df11,by=c("name1"="name2")) # 保留共有的行，同时只返回前者的列
anti_join(df11,by=c("name1"="name2")) # 返回后者没有的前者的行，同时只返回前者的列

计算并增加行列

创建数据框

"Kim")
weight <- c(60,135)
df1 <- data.frame(name1,height)

R基础函数

df2 <- transform(df1,BMI=weight/height^2) # 第一种方法
df2
df1$BMI <- df1$weight/df1$height^2 # 第二种方法， 每一步都要$，很麻烦
df1

使用dplyr包中的函数

mutate(df1,BMI=weight/height^2)

汇总计算

apply(df1[,-1],2,mean) # R基础函数

dplyr包中的summarise系列函数

summarise(df1,arv_weight=mean(weight),arv_height=mean(height))

上面这种方式是一般人都会用的，但是如果没有看过dplyr包的文档，就不知道还有summarise_all等函数。当需要对每列都进行计算时，或者选择某一些列计算，只是summarise一个一个指定就会非常麻烦。下面我们介绍一些批量筛选计算的函数。

为了更好地说明问题，我们改一下数据框

135)
weta <- 1:4
df1 <- data.frame(name1,weta)

summarise_all 和 summarise_if

对所有列进行计算或者根据列的数据类型选择计算

summarise(df1,avg_weight=mean(weight),avg_height=mean(height)) # 很麻烦地每个都指定
summarise_all(df1[-1],mean) # 对选出来的所有列都进行计算
summarise_if(df1,is.numeric,mean) # 检验出所有是数值的列，全部求均值

summarise_at配合vars的用法

筛选出符合条件的列名对应的列

summarise_at(df1,vars(weight,height,weta),mean) # 配合vars函数，一次选择多列
summarise_at(df1,vars(weight:weta),mean) # 从哪到哪
u <- c("weight","height")
summarise_at(df1,vars(one_of(u)),mean) # 可以接字符串向量
summarise_at(df1,u,mean) # 也可以直接接字符串向量
summarise_at(df1,mean,trim=1) # mean的参数可以接在后面

summarise_at(df1,vars(contains("eig")),mean) # 匹配含有的
summarise_at(df1,vars(matches(".t.")),mean) # 使用正则表达式
summarise_at(df1,vars(starts_with("w")),mean) # 匹配以此为开头的
summarise_at(df1,vars(ends_with("ht")),mean) # 匹配以此为结尾的
summarise_at(df1[,vars(everything()),mean) # 选择所有列

funs的用法

summarise_all(df1[,funs(mean,sum))
summarise_all(df1[,funs(sum(.*2))) # 数据用.表示
summarise_all(df1[,funs(medi=median)) # 指定得到的列后缀名
summarise_all(df1[,funs("in"=median)) # 或者加引号
mutate_all(df1[,funs(.^2))

结合使用

summarise_if(df1,funs(mean,sum))
summarise_at(df1,vars(ends_with("t")),sum))

分组计算

首先创建我们需要的数据集

135)
accept <- c("no","no")
df <- data.frame(name1,accept)

R基础函数

tapply(df$height,df$accept,mean) ?# 使用tapply函数，按照accept分类

with(df,{ # 使用aggregate函数
 ?aggregate(height,by=list(accept),FUN=mean)
})

使用dplyr包中的函数

group_df <- group_by(df,accept)
summarise(group_df,arv_height=mean(height),count=n()) # 其中n()是查数的意思
# 使用扩展函数
summarise_all(group_df[,mean)
summarise_if(group_df,mean)
summarise_at(group_df,vars(contains("eigh")),funs(sum,mean))

dplyr包中的主要功能我们就讲到这里，除了以上功能，这个包还改写了很多基础函数，使其使用更方便，运行速度更快，感兴趣的读者可以查看帮助文档自行学习。

融合重铸

说到融合重铸，就不得不使用这张经典的图（来自《R语言实战》），这张图清晰的展现了融合重铸到底做了什么

这里我们使用reshape2包和tidyr包分别完成融合重铸功能。

reshape2

上面这张图对应的代码就是reshape2包中的函数

names(airquality) <- tolower(names(airquality))
View(airquality)
aqm <- melt(airquality,id=c("month","day"),na.rm=TRUE) # 除了month和day两列，其他列摞起来，为了等长，m和d列循环对齐

dcast(aqm,day + variable ~ month) # 保持day和variable不变，month中的元素分类映射到列上去
dcast(aqm,variable + day ~ month) # 换一下顺序，重复的variable连在一起，对应不一样的day，这样的方式排列
dcast(aqm,day ~ variable + month) # 只保留day列

# 加入计算
dcast(aqm,day ~ month,mean) # 没出现的那个变量被平均掉了

# dcast 和 acast区别
dcast(aqm,variable + month ~ day) 
acast(aqm,variable + month ~ day) # acast和dcast的功能基本上相同，只是dcast会把分组信息作为一列或几列显示，而acast会将其作为行名
acast(aqm,mean) # 保留的列作为合并在一起作为列名
acast(aqm,variable ~ month ~ day) # acast 多出来的功能，生成一个三维数组，按照day的值分成31个矩阵

tidyr包

有融合和重铸的函数，但是在重铸方面功能弱一些

aqg <- gather(airquality,group,value,ozone:temp) # 融合，和reshape2的不同在于输入的是被转换的列
spread(aqg,value) # 还原
spread(aqg,month,value) # 输入要被转化到列名的列和值，好像一次只能转化一列作为列名

融合重铸的应用

让我们把融合重铸计算实现的功能和分组计算做一下对比。

假设我们拿到的数据是下面这个样子的。按照月日，分不同组别汇总在一起的两列变量值

df <- mutate(aqm,newvalue = value+rnorm(2,0,50))
colnames(df) <- c("month","day","group","value1","value2")
View(df) # 我们可以看一看现在拿到的数据

我们首先实现如下功能

• 根据group分组计算两个value的均值

• 根据month和group分组计算两个value的均值

• 根据month和group分组计算每组个数

使用分组计算来实现

# 根据group分组计算两个value的均值
df_grp1 <- group_by(df,group)
summarise_at(df_grp1,vars(value1,value2),mean)

# 根据month和group分组计算两个value的均值
df_grp2 <- group_by(df,group)
summarise_at(df_grp2,mean)

# 根据month和group分组计算每组个数
summarise(df_grp2,count=n())

使用融合重铸来实现

df_melt <- melt(df,id=c("month","group"))
# 根据group分组计算两个value的均值
dcast(df_melt,group ~ variable,mean)
# 根据month和group分组计算两个value的均值
dcast(df_melt,month + group ~ variable,mean)
# 根据month和group分组计算每组个数
dcast(df_melt,length)

从上面来看，实现分组计算的功能二者没有太大区别，毕竟这就是分组计算本身在做的事情，不过当需要按照多种分组来计算时，融合重铸不需要重新设置组别，显然会更方便。

不过融合重铸也要注意一点，如果数据列数非常多，而且有的是字符串，或者有的列不是你需要计算的，要事先只提取出你需要的，再融合重铸。

下面我们说一说融合重铸擅长的部分

• 如果要不区分value1和value2，算整体按照month和group分组后的均值

• 上面计算结果值是一个矩阵，想要把数值用一列表示

• 按照月份拆分成多个矩阵，每一个矩阵表示group和日期的对应
  

# 如果要不区分value1和value2，算整体按照month和group分组后的均值
(mg <- dcast(df_melt,month ~ group,mean))# 上面计算结果值是一个矩阵，想要用一列表示
melt(mg,id="month")
# 按照月份拆分成多个矩阵，每一个矩阵表示group和日期的对应
u <- acast(df_melt,group ~ day ~ month) # 使用acast返回一个三维数组

拆分合并列

我们现在要把一列这种类型”1990-1”的数据拆分成两列”1990”和”1”这样的数据，使用tidyr包中的separate函数

library(tidyr)
name1 <- c("Bob","Kim")
birth <- c("1990-1","1996-4")
df <- data.frame(name1,birth)

(df1 <- separate(df,into=c("year","month"),sep="-"))
separate_rows(df,sep="-") # 拆分完放在一列里面显示
# 其实separate_rows相当于使用separate之后进行了融合，再更换一下顺序
separate(df,sep="-") %>% gather(group,year:month)

tidyr包中很多函数都是成对出现的，unite 函数是和separate函数反向的函数，可以将它得到的结果还原

unite(df1,year,sep="-")

到这里，我们就把数据处理的整体框架讲述了一遍，主要针对数据的计算与变形，覆盖了dplyr tidyr reshape2包的使用方法。本专题下一篇，我们会使用data.table包来重新完成这整个框架